搜索引擎检索功能的性能评价研究
搜索引擎检索功能的性能评价研究4-6 摘要Abstract 6-8 1 绪论12-60 1.1 选题意义12-13 1.2 搜索引擎研究文献13-24 1.2.1 搜索引擎研究的著作13-15 1.2.2 搜索引擎研究的论文15-22 1.2.3 搜索引擎研究的会议22-23 1.2.4 搜索引擎研究的科研项目23-24 1.3 搜索引擎评价研究现状24-58 1.3.1 搜索引擎评价研究的内容24-35 1.3.2 搜索引擎评价的研究方法35-43 1.3.3 搜索引擎评价指标体系及测试集43-54 1.3.4 搜索引擎评价研究的特点54-57 1.3.5 搜索引擎评价研究的不足57 1.3.6 搜索引擎评价研究的发展趋势57-58 1.4 研究方法和研究工具58-591.5 主要创新点59-602 基于相关性的搜索引擎检索功能评价体系60-85 2.1 搜索引擎的选取60-66 2.1.1 搜索引擎市场的变化60-61 2.1.2 搜索引擎的选取61-66 2.2 检索功能的选取66-71 2.3 检索式的选取71-77 2.3.1 检索式的构成71-74 2.3.2 检索式的选取方式74-75 2.3.3 检索式的确立75-77 2.4 相关性的评价指标77-82 2.4.1 网页的形式77-80 2.4.2 网页的内容80-82 2.5 检索结果排序的评价指标82-85 2.5.1 排列次序82-832.5.2 排序的稳定性83-853 搜索引擎检索功能性能的评价方法85-98 3.1 假设的提出85 3.2 相关性的评价方法85-94 3.2.1 检索式的描述86-88 3.2.2 相关性的表示方法88-893.2.3 相关性的计算方法89-903.2.4 数据采集方法90-943.2.5 数据分析方法943.3 检索结果排序的评价方法94-984 搜索引擎检索功能的检索效率评价98-1374.1 Google检索功能的检索效率评价98-1034.2 Yahoo!检索功能的检索效率评价103-1074.3 MSN/Live/Bing检索功能的检索效率评价107-1114.4 百度检索功能的检索效率评价111-1154.5 谷歌检索功能的检索效率评价115-1204.6 中英文搜索引擎检索效率比较分析120-1374.6.1 搜索引擎的题名检索效率120-1234.6.2 搜索引擎普通检索效率123-1264.6.3 搜索引擎短语检索效率126-1294.6.4 搜索引擎PDF检索效率129-1324.6.5 搜索引擎URL检索效率132-1375 搜索引擎检索功能的检索结果排序评价137-1555.1 Google检索结果排序评价137-1405.2 Yahoo!检索结果排序评价140-1435.3 MSN/Live/Bing检索结果排序评价143-1475.4 百度检索结果排序评价147-1505.5 谷歌检索结果排序评价150-1545.6 中英文搜索引擎检索结果排序质量比较154-1555.6.1 英文搜索引擎的检索结果排序质量比较1545.6.2 中文搜索引擎的检索结果排序质量比较154-1556 基于实证的中文搜索引擎优化策略155-1606.1 Web2.0对搜索引擎的影响1556.2 搜索引擎评价中发现的问题155-1576.3 中文搜索引擎优化对策157-160参考文献160-171读博期间参与的科研课题及发表的论文171-172致谢172-174Study on the Evaluation of Performance of Search Engines' Fea 【英文题名】tures【作者】费巍;【导师】彭斐章; 张进;【学位授予单位】武汉大学;【学科专业名称】图书馆学【学位年度】2010【论文级别】博士【网络出版投稿人】武汉大学【网络出版投稿时间】2010-09-03【关键词】搜索引擎; 信息检索; 评价; 相关性; 排序; 优化;【英文关键词】search engine; information retreieval; evaluation; relevance; ranking; optimization;【中文摘要】搜索引擎评价研究是信息检索领域研究的热点之一,网络信息和信息检索技术的发展推动了搜索引擎实践的发展。
为了满足用户日益增长的信息需求,搜索引擎除了完善其简单检索功能外,也不断开发高级检索功能。
这些检索功能旨在帮助用户获取高质量的网络信息,但它们的检索性能并不为人所知。
本文以搜索引擎检索结果的相关性和排序质量为两个核心评价指标,对当前主流搜索引擎的主要检索功能进行了评价。
本研究的成果一方面可以帮助用户在利用搜索引擎进行信息检索时选取恰当的检索策略,另一方面则可以知道不同的检索功能对搜索引擎检索性能的影响。
在第一章中,笔者论述了近年来搜索引擎及其评价研究的现状。
在大量文献的基础上,对研究内容、方法、特点、不足以及发展趋势进行了总结。
目前搜索引擎评价研究主要以相关性研究为核心内容,以实验方法、调查方法、数据分析法、观察法、综述和评论等为主要的研究方法,具有依附性、动态性、多样化、重视用户参与等特点。
然而搜索引擎评价研究还有所不足,主要在于缺乏不同检索功能之间检索效率的比较以及检索结果排序质量的评价等方面。
随着多媒体信息的发展,对搜索引擎多媒体检索功能的评价必将成为今后研究的热点。
在第二章...【英文摘要】The study of evaluation of search engine is one of the popular issues in the fie ld of information retrieval. The development of Internet information and technolo gies of information retrieval accelerates the development of search engine. Besi des simple search, search engines have developed many other advanced searc h features. These features are at the aim of helping users to find the informatio n they need, but as the matter of fact, the performance of these features is still a puzzle. This study takes ...【更新日期】2010-09-29基于用户行为分析的搜索引擎评价研究在线阅读整本下载分章下载分页下载本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具【英文题名】Research on Search Engine Evaluation Based on User BehaviorAnalysis【作者】岑荣伟;【导师】马少平;【学位授予单位】清华大学;【学科专业名称】计算机科学与技术【学位年度】2010【论文级别】博士【网络出版投稿人】清华大学；岑荣伟【网络出版投稿时间】2011-07-04【基金】863 高科技项目;高等学校博士学科点专项科研;【关键词】万维网搜索引擎; 用户行为分析; 性能评价; 信息检索; 点击评估;【英文关键词】search engine; user behavior analysis; performance evaluation; information retrieval; click estimation;【中文摘要】评价是万维网搜索引擎的重要组成部分,是搜索引擎算法改进、系统优化以及日常运营维护的重要保障。
传统的评价方式由于大量人力物力资源的消耗,难于满足搜索引擎评价快速全面的要求。
如何准确、快速、全面地实现搜索引擎的评价,是急需解决的问题。
本文针对万维网用户的信息需求,结合用户行为分析和搜索引擎评价展开相关研究,实现用户行为信息的有效挖掘和搜索引擎快速全面的评价。
本文的研究工作包括: (1)对用户行为进行宏观统计分析,包括用户的查询分析和点击分析,挖掘用户行为和信息需求之间的联系。
同时,区分用户的查询意图,考察不同信息需求下,用户行为的差异性。
(2)针对用户行为中存在的偏置和噪音问题,以及传统方法无法处理长尾查询的不足,提出基于点击粒度的搜索用户行为模型,实现对点击可靠性的评估。
实验和分析表明,基于用户思维决策过程导出的行为特征能够区分不同的点击,所提的用户行为模型能够有效实现点击质量的评估,并对长尾查询词有效。
(3)结合用户行为分析方法和传统的Cranfield 评价体系,构建基于用户行为分析的搜索引擎搜索性能评价的框架结构,实现相关评价系统。
同时,针对单搜索引擎用户行为信息存在的不足,提...【英文摘要】Performance evaluation is an important issue for Web search engines in terms of algorithm improvement, system optimization, and maintenance. Traditional met hods cannot satisfy the request of search engine evaluation due to huge amount of human efforts and an extremely time-consuming process in practice. This paper study user behehavior and mine useful information to evaluation Web sea rch engine ’s performance fully and automatically. The contributions of this paper are: (1) Based on interactive process be...【更新日期】 2011-07-22【相同导师文献】导师：马少平 导师单位：清华大学 学位授予单位：清华大学 [1] 岑荣伟.基于用户行为分析的搜索引擎评价研究[D]. 清华大学,2010 [2] 林向阳.基于数据挖掘的移动大客户流失分析[D]. 清华大学,2009 [3] 王宗晨.基于数据挖掘的日志审计系统研究与实现[D]. 清华大学,2009 [4] 刘新.面向服务的架构技术在信息系统规划中的应用研究[D]. 清华大学,2007 [5] 孙晓明.量子信息论与计算经济学中若干算法与复杂性问题研究[D]. 清华大学,2005[6] 石柱.银行综合前置业务平台设计与实现[D]. 清华大学,2004 [7] 陈伟雄.基于元搜索的中文搜索引擎研究与实现[D]. 清华大学,2004 [8] 孙晓明.Single-Minded 拍卖中维尔拉均衡的计算问题[D]. 清华大学,2003基于聚类分析的搜索引擎自动性能评价研究在线阅读整本下载 分章下载 分页下载本系统暂不支持迅雷或FlashGet 等下载工具【英文题名】Research on Automatic Search Engine Performance EvaluationBased on Clustering Analysis【作者】 吴世勇; 【导师】王明文;【学位授予单位】 江西师范大学; 【学科专业名称】 计算机科学与技术 【学位年度】 2010 【论文级别】 硕士【网络出版投稿人】江西师范大学【网络出版投稿时间】 2011-02-21【关键词】 信息检索; 搜索引擎; 性能评价; 聚类分析;【英文关键词】information retrieval ; Search Engine ; performance evaluation ; clustering analysis ; 【中文摘要】随着互联网的快速普及,通过网络共享的信息资源正以指数级的速度递增。
基于未确知集合理论的搜索引擎性能评价模型
性 等测 量准 则 。 定义 １ ， 设（ ， 是 上可测空 间，若Ｖ“∈ Ｕ， ［１ ４ ６ Ｆ Ｅ）
０ （） ， ≤１ （ ） １
（ ） ２
Ａ ∈Ｅ，存在 映射 ，使 Ｕ （ ） ＡＵ 满足 ：
Ｕ（）Ｉ ＦＵ＝ ，
加性 、归一性”的测度特性。本文在已有 的研究基础
Ｋ ｅ ｒ ：ｗ ｅ ｅ ｒ ｈｅ ｇｎｅ ｉ ｆ ｒ ａｉ ｎ ｅ ｔｏ ｙ ｉ ｄ ｘ ｃａ ｓｆｃ ｔ ｎ ｗｅｇ ｔ ｙ ｗｏ ｄｓ ｂｓ ａｃ ｎ ｉ ； ｎ ｏ ｍ ｔ ｎ ｐ ； ｎ ｅ ｌ ｓｉ ａ ｏ ｉ ｈ ｏ ｒ ｉ ｉ
０ 引言
１ ９ 年 ，雅 虎的创建拉开了搜索引擎发展 的序幕 ， ９４
Ｊ ｌ ０ ８ ｕｙ ２ ０
基于未确知 集合理论 的搜索 引擎性能评价模型
周 文 洁
（ 株洲职业技术学院 ，湖南 株洲 ４ ２ ０ ） １０ １
摘 要 ：应用 未确知 集合理 论建立 了一种对搜 索 引擎性 能进 行综合评 价 的数 学模 型 ， 综合应 用 Ａ ＨＰ法和熵
值 法给 出 了搜 索引擎性 能评 价 指标 的分 类权 重 ，并 通过 实例 分析表 明 了本 方 法的合 理性 和 有效 性 。 关 键 词 ：搜 索引 擎 ；信 息熵 ；指标 分 类权重
(网络信息检索)第6章信息检索性能评价
Elasticsearch
一个基于Lucene的开源搜索和分析引擎，提供了高性能、实时的全文搜索功能，广泛应用于日志分析、网站搜索等领域。
检索效率提高的实践案例
05
信息检索性能评价的挑战与未来发展
信息过载问题
01
信息过载是指用户在信息检索过程中面临的信息量过大、难以有效筛选的问题。
02
随着互联网信息量的爆炸式增长，信息过载问题愈发严重，给用户带来困扰。
查全率计算公式
查全率 = (检索到的相关文档数 / 全部相关文档总数) * 100%。
查全率评价
总结词
查准率是衡量信息检索系统准确性的一个重要指标。
查准率计算公式
查准率 = (检索到的相关文档数 / 所有检索出来的文档总数) * 100%。
详细描述
查准率是指检索系统返回的相关文档数与所有检索出来的文档总数的比值，它反映了检索系统筛选出相关文档的能力。
查询优化
利用多核处理器和分布式系统，提高信息检索的响应速度。
并行计算和分布式处理
检索效率优化方法
Solr
基于Lucene构建的开源搜索平台，提供了丰富的功能和可扩展性，适用于大型企业和互联网应用的信息检索需求。
Google Search
作为全球最大的搜索引擎，Google通过先进的算法和大规模分布式处理技术，实现了快速、准确的信息检索服务。
总结词
检索覆盖率是指信息检索系统能够检索到的与用户查询相关的文档数量。高检索覆盖率意味着系统能够从大量文档中筛选出更多与用户需求源、使用更全面的关键词、优化索引结构等。
总结词
为了提高检索覆盖率，信息检索系统需要不断扩大信息源，尽可能涵盖更多的文档和资源。同时，使用更全面的关键词和优化索引结构可以提高系统的查全率和查准率，从而提升检索覆盖率。
搜索引擎检索功能的性能评价研究
搜索引擎检索功能的性能评价研究搜索引擎作为现代社会获取信息的重要工具，其检索功能的性能直接影响着用户的信息获取体验。
随着互联网信息的爆炸式增长，搜索引擎检索功能的重要性日益凸显。
本文将介绍搜索引擎检索功能的基本概念、作用及其发展现状，并综述当前的性能评价研究现状、常用指标和评价方法，最后对比不同指标或评价方法的优缺点，分析其适用场景和应用前景，并提出未来发展方向。
搜索引擎检索功能是指搜索引擎通过一定的算法和策略，从互联网海量的信息中提取出与用户输入的关键词相关的有用信息。
这些信息可以是网页、图片、视频等多种形式。
搜索引擎检索功能的主要作用是帮助用户快速、准确地找到所需信息，提高信息获取的效率和准确性。
随着互联网信息的不断增加，搜索引擎检索功能的性能也面临着越来越大的挑战。
对于搜索引擎检索功能的性能评价研究，当前常用的指标包括准确率、召回率、F1得分、平均绝对误差等。
其中，准确率是指检索到的结果中与用户输入关键词相关的比例，召回率是指所有与关键词相关的结果中被检索到的比例，F1得分是准确率和召回率的调和平均数，平均绝对误差则反映了检索结果与真实结果之间的差异。
还有一些新的评价指标，如语义匹配度、用户满意度等，但这些指标的客观性较差，主观性较强。
评价方法方面，主要有基于排序的评价方法和基于分类的评价方法。
基于排序的评价方法是根据检索结果与用户输入关键词的相关程度对结果进行排序，将排在前面的结果视为更有用的结果。
常见的基于排序的评价方法有PageRank算法、BM25算法等。
而基于分类的评价方法则是将检索结果分为与关键词相关的类别和无关的类别，通过分类准确率等指标来评价检索结果的性能。
不同指标或评价方法都有其优缺点。
准确率和召回率是经典的指标，简单易懂，但无法全面反映检索结果的性能。
F1得分则在一定程度上解决了这个问题，但仍然存在一定的局限性。
平均绝对误差指标直观易懂，但计算复杂度较高且无法反映检索结果的全局性能。
基于搜索引擎的中文文本检索效果比较研究
基于搜索引擎的中文文本检索效果比较研究
李萌;孙甲;贾佳;孙济庆
【期刊名称】《情报探索》
【年(卷),期】2009(000)002
【摘要】提出了对搜索引擎比较研究的方法,并设计了一组实验,对4大搜索引擎(百度、谷歌、雅虎、MSN)进行中文文本检索的实验,通过数据分析,评价各个搜索引擎的检索效果.
【总页数】3页(P49-51)
【作者】李萌;孙甲;贾佳;孙济庆
【作者单位】华东理工大学科技信息研究所,上海,200237;华东理工大学科技信息研究所,上海,200237;华东理工大学科技信息研究所,上海,200237;华东理工大学科技信息研究所,上海,200237
【正文语种】中文
【中图分类】G354.2
【相关文献】
1.基于概念树扩展的中文文本检索研究 [J], 张映海
2.基于内容的中文文本检索方法 [J], 王婧;王新房
3.基于Cranfield体系对中文搜索引擎性能的比较研究 [J], 李玉军;鲍永瀚
4.基于查询扩充机制的中文文本检索模型 [J], 贡大跃
5.基于搜索引擎的中文问答社区比较研究 [J], 张兴刚;袁毅
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百度与谷歌的比较研究
百度与谷歌的比较研究摘要：众所周知，日常生活中很多时候需要用到各种搜索引擎，现今访问量居高不下，傲视群雄的两大搜索引擎分别是谷歌和百度，可以说，它们占据的是绝大多数的用户量。
对于两者之间的争论、比较也从没停止：谷歌以检索功能强大，信息准确而备受赞誉，而百度目前是全球最大的中文搜索引擎。
本文将对二者从检索技术，检索功能和检索方式等方面进行比较分析。
两大巨头，在网络搜索领域各有优势，重要的是用户根据自己实际的搜索需要选择适当的搜索引擎，以获得高效的搜索结果。
关键词：百度，谷歌，网络搜索引擎第一部分什么是网络搜索近几十年来的各项信息技术的快速发展都或多或少地推动了网络百科的壮大，最重要的推动网络百科发展的是网络检索技术。
网络搜索引擎是指根据一定的策略，运用特定的计算机程序从互联网上搜集信息，在对信息进行组织和处理后，为用户提供检索服务，将用户检索的信息战展示回去的系统。
通常搜索引擎是由网络蜘蛛（spider）、索引与搜索引擎软件等部分组成。
网络蜘蛛是一个功能很强的程序，它定期根据预定地址查看相对应的网页，如果网页发生变化，则重新获取该网页，否则根据网页中的链接继续访问，直到访问完毕所有的链接，网络蜘蛛性能直接影响到获取网页的数量和网页的更新时间。
索引是对存放在临时数据库中由网络蜘蛛访问链接所得到的网页按一定规则组织起来的页面集合，索引的质量和存放结构会影响到检索的速度。
搜索引擎软件是用来筛选索引中的网页信息，把符合查询要求的网页进行分级排序并显示给用户，引擎的性能影响到检索的精度。
第二部分谷歌作为目前世界上使用率最高和搜索精度最高的全文搜索引擎，谷歌在检索技术、检索功能和检索方式上都很有自己的特点。
技术的先进表现在：首先，为了获取上亿的网页，谷歌为spider设计了一种分布式爬行系统，该系统通常由一个URL服务器将列表提供给爬行器（谷歌同时运行3个爬行器），每个爬行器同时保持与大约300个网络连接，这样就保证了广阔的搜索范围，几乎覆盖了102个国家和地区。
基于层次模型的搜索引擎评价研究
关键词
分类号
搜 素 引擎
Ｇ ３ ５ ０
评价
层次
体系 指 标
Ｅｖ ａｌ ｕａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ Ｅｎｇ ｉ ｎｅ ｓ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｔ ｈｅ Ｈｉ ｅ ｒ ａｒ ｃ ｈ ｙ Ｍｏ ｄｅ ｌ
斯洛于 １ ９ ４ ３年在《 人才动机理论》 一文 中出 的。马 斯洛 通过 对杰 出人 物 的研究 得 出人类 有
５种基 本 的 需 要 ， 包 括 生 理 的需 要 、 安 全 的 需
要、 社交 的需 要 、 尊 重 的 需 要 和 自我 实 现 的 需
着网络信息的数量不断增长和信息技术的不断 发展 ， 搜 索 引擎 评 价 面 临着 更 多 的 问题 。传 统 的Ｃ ｒ ａ ｎ ｉ ｆ ｅ ｌ ｄ评价体系 由于其评价过 程所需 巨 大 的 人力 物 力 资 源 ， 以及 较长 的评 价 周 期无 法 满足搜索引擎系统全面快速的评价要求。而用 户行为分析在本世纪初逐渐得到国内外研究界 和产业界 的关注 ， 有着广泛 的研究意义和实 际 的应用价 值¨ Ｊ 。在分 析用户行 为和需求 的基
图书情 报研 究
Ｌｉ ｂ ｒ ａ ｒ ｙ＆ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｓ ｔ ｕ ｄ ｉ ｅ ｓ
． ．
期． ｊ
７卷
・
情 报分析 ・
基 于 层 次模 型 的搜 索 引擎 评 价 研 究
宋余 庆 陆 琳
镇江 ２ １ ２ ０ １ ３ ） （ 江 苏大学科技 信 息研 究所
要 。 马斯洛认 为 ， 上 述 ５种 需 要是 逐 级 得 到 满 足的 ， 按 级别 依 次 为 生 理 需 要 、 安 全需 要 、 社 交 需要 、 尊重需 要 和 自我实 现 的需 要 。
电子商务网站中搜索引擎的评价研究
良好 的搜索工具 。尽 管发 展搜索 引擎 需要一定 费用 ， 但是拥有高质量的搜索 引擎 ， 零售 商 的销售 额必将 随 之增 长。因此 ， 针对电子 商务搜 索引擎 ， 按照客户需 求 来建立科学合理 的评价体 系及方法 ， 这对 于改善 电子 商务搜索引擎 、 进电子 商务发展有着重要的意义。 促
文 献 标识 码
电子商务 网站搜索引擎与普 通搜索 引擎 的区别在 于， 前者搜索的信息更有 针对 性和商 业价值 。到 目前
为止 ， 国内只有很少一部分 电子商 务 网站使 用 了比较
类 ， 可 用 性 、 合 性 和 功 能性 三 方 面 建 立 了 Ｂ Ｃ 从 整 ２ （ ｕｉ ｓ—ｔ —Ｃ ｎｕ ｒ Ｂｓｅ ｎ ｓ ｏ ｏｓｍｅ）电子 商务 网站搜 索 引擎 的 评价体系 并根据上 述几方 面设 计 了相应 的测试 方 ６， 法， 最后通 过 Ｓ Ｓ Ｐ Ｓ软件 获得 了统 计 结果。 ＬＳ 认 为 ， ； ａ 为了有效改善用户 服务质量 ， 电子商务 网站 必须 为搜
本文以客户需求 为导 向 ， 以可用性 、 集成性和功 能
求。３ ｓ ｎｌ公 司对 ２ ７ｉ ａ ｇ ｓ ５家 电子商 务 网站 的搜 索 引擎 的可用 性与有用性进行 了评 测。该公 司设 计了以准确 度、 拼写错误检查 、 分类过滤、 近义词检索 、 综合 特征词 检索 以及 没有 结果显 示等 六项 指标 为 内容 的评价 体 系［ 并且根据上述指标提 出 了电子商 务 网站 中搜 索 引，
随着国内外搜索 引擎技术 的迅猛 发展 ， 们对该 人
技术 的期望值也越来 越大 ， 因此对 相应 的评价 体 系与 方法提 出了更高 的要 求。在 电子商务 的应 用领域 中， 供货商 与消费者之问 的互 动性非 常重 要 ， 客户 资源将 成为电子商 务企 业经 营与 市场 竞争 中至关 重 要 的资 源 。那么 电子商务搜 索引擎 的评价体 系不仅要考虑 到 技术 因素 ， 同时也要考 虑到客 户满意 度。本文 以客户 需求 为 向导 ， 分析 Ｌｓ ３ ｓ ｎｌ公 司 的评价 指标 ， ｉ ａ和 ７ｉ ａ ｇ ｓ
面向高校学生的搜索引擎评价研究
面向高校学生的搜索引擎评价研究【摘要】本文针对面向高校学生的搜索引擎进行评价研究。
在介绍了该研究的背景和研究意义。
在分析了高校学生对搜索引擎的需求，调研了他们目前使用的搜索引擎情况，研究了面向高校学生的搜索引擎评价指标和评价方法。
在结论部分对研究结果进行总结，并展望了未来的研究方向。
通过本文的研究，可以更好地了解高校学生对搜索引擎的需求和使用情况，为改进和优化面向高校学生的搜索引擎提供参考和指导。
【关键词】搜索引擎、高校学生、评价研究、需求分析、调研、评价指标、评价方法、结果分析、总结、展望1. 引言1.1 背景介绍当今社会，随着互联网的普及和信息化水平的不断提高，搜索引擎已成为人们获取信息的重要工具。
尤其是对于高校学生群体来说，搜索引擎更是不可或缺的利器。
在日常学习、科研、社交等方面，高校学生需要频繁使用搜索引擎来获取各种信息。
随着搜索引擎的不断发展和更新，高校学生在选择使用搜索引擎时面临着诸多困惑和挑战。
如何评价一个搜索引擎的性能和适用性成为了亟待解决的问题。
传统的搜索引擎评价方法往往难以准确反映高校学生的特殊需求和使用场景。
本研究旨在针对面向高校学生的搜索引擎，进行深入评价研究，以期为高校学生提供更好的搜索体验。
在这一背景下，本文将从面向高校学生的搜索引擎需求分析、目前高校学生使用的搜索引擎情况调研、评价指标研究、评价方法探讨以及评价结果分析等方面展开讨论，旨在为高校学生选择和使用搜索引擎提供参考和指导。
1.2 研究意义在当今信息爆炸的时代，搜索引擎作为人们获取信息的主要途径，已经成为人们日常生活中不可或缺的工具。
而对于高校学生而言，搜索引擎更是他们学习和研究的重要工具。
高校学生需要在海量的信息中准确、快速地找到自己需要的内容，因此对搜索引擎的评价研究显得尤为重要。
本文旨在对面向高校学生的搜索引擎进行评价研究，通过对学生们的需求分析、使用情况调研以及评价指标的研究和评价方法的探讨，从而为提高高校学生信息检索效率和质量提供理论支持和实践指导。
基于聚类分析的搜索引擎自动性能评价
第 ５ 期
中文信 息学报
Ｊ ＯＵ ＲＮＡＩ ＯＦ ＣＨ Ｉ ＮＥＳ ＮＦ Ｅ Ｉ ｏＲＭ ＡＴＩ ＯＮ ＰＲＯＣＥ Ｓ ＮＧ Ｓ Ｉ
Ｖｏ１ ２４， Ｎｏ． ５ ．
Ｓｅ ． ｐ ，２０１ ０
２１ ０ ０年 ９月
文 章 编 号 ：１ ０ —０ ７ ２ １ ） ５０ ６ —８ ０ ３０ ７ （ ０ ０ ０ —０ ２０
性 能评 价 的方 法 ， 方 法 能 自动 计 算 信 息 类 查 询 的 覆 盖 范 围 ， 根 据 其 覆 盖 范 围 对检 索 结 果 进 行 聚 类 ， 此 并 通过 类 间距
和 类 内距 等 指 标 实现 检 索性 能 的 自动 评 价 。 实验 结 果 表 明 ， 于 聚 类 指 标 的 评 价 方 法 与 人 工 标 注 的评 价 方 法 的 评 基
价结果是相一致 的。
关 键 词 ：信 息检 索 ； 能 评 价 ； 类 分 析 性 聚
中图 分 类 号 ： ３ １ ＴＰ ９
文 献标 识码 ： Ａ
Ａｕ ｏ ａ ｉ ｅ ｒ ｈ Ｅｎ ｉ ｅ Ｐｅ ｆ ｒ ａ ｃ ａ ｕ ｔｏ ｓ ｄ ｏ ｕ ｔ ｒｎｇ Ａｎａ ｙ ｉ ｔ ｍ ｔｃ Ｓ ａ ｃ ｇ ｎ ｒ ｏ ｍ ｎ ｅ Ｅｖ ｌ ａ ｉｎ Ｂａ ｅ ｎ Ｃｌ ｓｅ ｉ ｌ ｓｓ
基 于 聚 类 分 析 的 搜 索 引 擎 自动 性 能 评 价
吴 世 勇 ， 明 文 王
（ 西 师 范 大 学 计 算 机 信 息 工 程 学 院 ， 西 南 昌 ３０ ２ ） 江 江 ３ ０ ２
摘 要 ： 统 的搜 索 引 擎性 能评 价 方 法 需要 人 工标 注标 准 答 案 集 ， 花 费大 量 的 人 力 物 力 ， 传 需 并且 评 价 结 果依 赖 于人 工标 注 的 准确 性 ， 率 较 低 。该 文 基 于 聚 类 分 析 的 思 路 ， 出 了 一 种 搜 索 引 擎性 能 评 价 指 标 和 自动 进 行 搜 索 引 擎 效 提
基于层次分析的搜索引擎性能综合评价
性也使检 索结果 与查询 的相关 程度难 以量化 因此 ． 为提高评 价体 系的效用 ． 我们 在此 引用 了广义 信息检 索指标 中 的广 义查全率 和广义 查准 率嘲 并添 加 了重
多层次 的分 析结构模 型 ： 次 ， 其 通过 两两 比较 的方 式
搜 索 引 擎 的核 心 要 素 ． 常 用 查 全 率 和查 准 率 来 评 判 通
的相关性 难 以判 定 ． 得检索指 标难 以量 化 。 使 因此 ， 建 立一个 科学 、 合理 的搜 索引擎 性能综 合评价 体 系是十
分 必 要 的
１ 网络 搜 索 引擎 综 合 评 价 方 法
一
表 ２ 判 断 矩 阵 Ａ— Ｂ
＾ 孤 Ｂ １ Ｂ Ｉ
Ｂ ５
般 分 为 目标 层 、 则 层 和 方 案 层 。 （ 图 １ 准 见 ）
ｃ 标引文件的科类 ｌ ｃ 标引深度 ２ Ｃ 更新频率 ３ Ｄ 基本检索 ｌ 高级检索 Ｄ ２ Ｅ 广 义查准率 ｌ Ｅ广义 。 查全荤 Ｂ 重复率 Ｂ死链接率 ＼ 响应时间 Ｂ
判 断 同一 层 次 中 各 因 素 之 间 的相 互 关 系 ．构 造 判 断矩 阵 ． 保 证 层 次 模 型 的合 理性 ． 对 判 断 矩 阵 作 一 致 性 为 需
复率 ｆ 即检索 结果 中内容重复 的结果 数 占检 出结果数
的 比例 ） 死链接 率（ 、 即死 链接 的结果 数 占检 出结 果的
一
当从 以下 ５个 方 面综合 考察 ．建 立搜 索 引擎 评价 体
系。
（ ） 引数 据库 的 构成 ： １索 考虑 标 引的文 件种 类ｐ （ 如 丌１ 例 Ｐ文件 、 ｅ ｓｒｕ 、 ｓｎｔ ） Ｎ ｗ ｇｏ ｐ Ｕ ｅｅ 等 、标 引深度 以