搜索引擎的研究与实现论文
论文写作中如何利用Google Scholar进行文献检索
论文写作中如何利用Google Scholar进行文献检索在当今科技发达的时代，Google Scholar成为了学术界的重要工具之一。
作为一个全球性的学术搜索引擎，Google Scholar提供了大量的学术文献资源，为研究人员和学生们提供了便捷的文献检索途径。
在论文写作中，如何利用Google Scholar进行文献检索是一个非常重要的技巧。
本文将从几个方面探讨如何更好地利用Google Scholar进行文献检索。
首先，我们需要了解Google Scholar的基本功能和特点。
Google Scholar是一个免费的学术搜索引擎，它可以搜索各种学术资源，包括学术论文、学位论文、会议论文、专利和学术书籍等。
与普通的搜索引擎相比，Google Scholar更加专注于学术领域，搜索结果更加准确和可靠。
此外，Google Scholar还提供了一些高级搜索功能，如按照作者、出版年份、关键词等进行筛选和排序，使用户能够更精确地找到自己需要的文献。
其次，我们需要学会如何有效地利用Google Scholar进行文献检索。
首先，我们可以通过关键词搜索来寻找相关的文献。
在输入关键词之前，我们可以先思考一下自己的研究方向和问题，然后选择一些与之相关的关键词。
在搜索结果页面，我们可以根据自己的需求进行筛选和排序，以找到最符合要求的文献。
此外，我们还可以使用引用搜索功能来查找与某篇文献相关的引用文献。
这对于深入研究某个特定主题非常有帮助。
除了关键词搜索和引用搜索，Google Scholar还提供了一些其他的搜索功能。
例如，我们可以通过作者搜索来查找某个特定作者的文献。
这对于追踪某个学者的研究成果非常有用。
此外，我们还可以通过高级搜索功能来进行更精确的检索。
通过设置特定的搜索条件，如出版年份、文献类型等，我们可以更好地满足自己的需求。
此外，我们还可以利用Google Scholar的文献库功能来管理和组织自己的文献资源。
Google三大论文(中文)
Google三大论文(中文)Google三大论文(中文)Google是世界上最大的互联网公司之一，也是许多人使用的首选搜索引擎。
Google的成功离不开他们所采用的先进技术和创新思维。
在过去的几十年里，Google发表了许多重要的研究论文，这些论文对于推动计算机科学和人工智能领域的发展起到了巨大的贡献。
本文将介绍Google三篇重要的论文，它们分别是PageRank算法、DistributedFile System和MapReduce。
一、PageRank算法PageRank算法是Google搜索引擎的核心算法之一。
这个算法是由Google的创始人之一拉里·佩奇(Larry Page)和谢尔盖·布林(Sergey Brin)于1998年提出的。
PageRank算法通过分析与网页相关的链接数量和质量来评估网页的重要性，从而确定搜索结果的排名。
PageRank算法基于图论的概念，将互联网看作一个巨大的有向图，其中每个网页都是图中的一个节点，而网页之间的链接则是图中的边。
根据这些链接的链入和链出关系，算法可以计算出每个网页的PageRank值。
具有高PageRank值的网页会在搜索结果中排名较高，从而提高网页的可见性和流量。
二、Distributed File SystemDistributed File System（分布式文件系统）是Google为解决海量数据存储和处理问题而开发的一种分布式文件系统。
该系统最早在2003年的一篇名为《The Google File System》的论文中被介绍。
这个论文由Google的工程师们撰写，并提出了一种基于分布式架构和冗余存储的文件系统设计方案。
Distributed File System的设计目标是实现高可靠性、高性能和可扩展性。
它通过将大文件切割成小块并分布式存储在多台服务器上，同时也保证了数据的冗余存储和高可靠性。
这使得用户可以快速地读取和写入大规模的数据。
搜索引擎语义排序的设计与实现论文
目录1 引言 (1III)2 课题背景 (2)2.1搜索引擎的概念 (2)2.2搜索引擎的发展历史 (3)2.2.1搜索引擎的起源 (3)2.2.2第一代搜索引擎 (3)2.2.3第二代搜索引擎 (3)2.2.4当前著名的搜索引擎简介 (4)2.3搜索引擎的分类 (5)2.3.1全文索引 (5)2.3.2目录索引 (5)2.3.3元搜索引擎 (5)2.3.4垂直搜索引擎 (6)2.3.5其他非主流搜索引擎形式 (6)3 系统需求分析 (7)3.1搜索引擎的工作原理 (7)3.2系统功能需求 (7)3.3系统性能需求 (8)4 系统总体设计 (9)4.1“飞梦”搜索引擎系统总体介绍 (9)4.1.1 “飞梦”搜索引擎系统工作机制 (9)4.1.2 几种常见的语义WEB排序技术 (9)4.1.3 语义本体概念 (10)4.1.4 语义搜索 (10)4.1.5 基于本体的语义排序 (11)4.2系统逻辑设计 (13)4.2.1系统时序图 (13)第I页共III页4.2.2系统流程图 (14)4.2.3系统数据流程图 (15)4.3系统模块介绍 (16)4.3.1 模块功能介绍 (16)5 系统详细设计 (21)5.1模块总体介绍 (21)5.2抓取子模块 (22)5.2.1运行Heritrix子模块 (22)5.2.2分析网页子模块 (27)5.3信息检索子模块 (30)5.3.1解析网页子模块 (30)5.3.2创建词库子模块 (31)5.3.3生成持久化类子模块 (31)5.3.4创建Document子模块 (32)5.3.5存储数据子模块 (33)5.4语义排序模块 (33)5.4.1概念定义 (33)5.4.2算法实现原理 (34)5.4.3 语义排序部分代码 (35)5.5用户子模块 (37)5.5.1搜索页面 (38)5.5.2详细信息页面 (38)5.5.3后台信息管理 (38)6 结论 (39)参考文献 (40)致谢 (42)第II页共III页1 引言随着互联网的不断发展和日益普及，信息技术的不断发展,网上的信息量在爆炸性增长，网络已经深入到了人们生活的各个方面，影响并改变了人们生活方式和思维方式。
基于人工智能的智能科学搜索引擎研究
基于人工智能的智能科学搜索引擎研究智能科学搜索引擎是基于人工智能技术的一种创新型搜索引擎，它能够根据用户的需求准确地检索并提供相关的科学研究文献、学术论文、科技资讯、专利申请等信息。
本文将围绕基于人工智能的智能科学搜索引擎展开深入研究。
一、智能科学搜索引擎的发展背景与意义科学研究是推动社会进步和创新的重要驱动力。
然而，由于科学研究领域的快速发展和信息爆炸式增长，科学家们往往面临海量的文献和信息，以至于很难找到与自己研究方向相关的有效资源。
传统的搜索引擎往往无法满足科学家对准确、全面、高质量文献的需求。
因此，基于人工智能的智能科学搜索引擎的出现，弥补了这一研究领域的空白。
智能科学搜索引擎利用人工智能技术，通过自动学习和分析用户的搜索行为和需求，为科学家提供高质量、个性化的搜索结果。
它可以通过实体识别、关系识别、主题分类和推荐等方法，准确理解用户的意图并提供定制化的搜索结果。
智能科学搜索引擎的出现，使科学家能够更高效地获取到与其研究方向相关的研究文献，从而提高科研的质量和效率。
二、智能科学搜索引擎的关键技术和实现方法智能科学搜索引擎的实现离不开以下关键技术：1. 自然语言处理：智能科学搜索引擎借助自然语言处理技术，对用户的搜索意图进行语义分析和理解。
通过识别用户输入的关键词、短语或问题，智能搜索引擎可以更好地理解用户的需求并提供有针对性的搜索结果。
2. 信息检索：智能科学搜索引擎采用先进的信息检索技术，结合用户的搜索行为和历史数据进行数据挖掘和分析，从而提供更准确、高质量的搜索结果。
3. 机器学习：智能科学搜索引擎通过机器学习算法，学习用户的搜索行为和偏好，并根据这些数据来优化搜索结果的排序和相关性。
通过持续地迭代和学习，智能搜索引擎能够不断提升搜索的质量和效率。
实现智能科学搜索引擎可以采用以下方法：1. 文本分析和语义理解：通过分析文本的语义和关系，可以更好地理解文献、学术论文的内容和主题。
可以利用自然语言处理技术，将文本分成词、短语，并进行语义分析和推理，从而提取出文献的关键信息。
（通信与信息系统专业优秀论文）10100M以太网交换芯片帧引擎和搜索引擎的设计与实现
摘要本文结合“１０／１００Ｍ以太网交换芯片”这一课题，对交换式以太网进行了研究，并完成了以太网交换芯片帧引擎和搜索引擎部分的设计与实现。
本文首先对交换式以太网进行了介绍，并在详细讨论以太网交换原理的基础上，对交换式以太网的关键算法进行了研究。
论文还对实现帧引擎和搜索引擎的各功能模块进行了详细介绍，最后给出帧引擎和搜索引擎的仿真波形以验证设计的正确性。
本设计采用自顶向下的方法进行系统设计，利用ＶＨＤＬ语言进行功能描述，并通过ＥＤＡ软件进行了仿真和综合，结果证明设计正确。
关键词：交换式以太网帧引擎搜索引擎ＡＢＳＴＲＡＣＴＴｈｉｓｐａｐｅｒｉｓｏｒｉｇｉｎａｔｅｄｆｒｏｍｔｈｅｐｒｏｊｅｃｔ“１０／１００ＭＥｔｈｅｍｅｔｓｗｉｔｃｈｃｈｉｐ”，ＩｔＳｔｕｄｉｅｓＳｗｉｔｃｈｅｄＥｔｈｅｍｅｔａｎｄｇｉｖｅｓｔｈｅｄｅｓｉｇｎａｎｄｒｅａｌｉｚａｔｉｏｎｏｆＦｒａｍｅｅｎｇｉｎｅａｎｄＳｅａｒｃｈｅｎｇｉｎｅｏｆＥｔｈｅｍｅｔＳｗｉｔｃｈＣｈｉｐ．ＴｈｉｓｐａｐｅｒｆｉｒｓｔｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅｃｏｎｃｅｐｔｏｆＳｗｉｔｃｈｅｄＥｔｈｅｍｅｔ，ＴｈｅｎＯＵｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｔｈｅｔｈｏｒｏｕｇｈｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇｏｆｔｈｅｐｒｉｎｃｉｐｌｅｓｏｆＥｔｈｅｍｅｔＳｗｉｔｃｈ，ｆｕｒｔｈｅｒｒｅｓｅａｒｃｈｉｓｄｏｎｅＯｎｔｈｅｋｅｙａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆＳｗｉｔｃｈｅｄＥｔｈｅｒｎｅｔ，ｔｈｅｐａｐｅｒａｌｓｏｄｉｓｃｕｓｓｅｓａｌｌｔｈｅｆｕｎｃｔｉｏｎｍｏｄｕｌｅｓｏｆｔｈｅＦｒａｍｅｅｎｇｉｎｅａｎｄｔｈｅＳｅａｒｃｈｅｎｇｉｎｅ．Ｆｉｎａｌｌｙｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｗａｖｅｆｏｒｍｉｓｇｉｖｅｎｔｏｖｅｒｉｆｙｔｈｅｄｅｓｉｇｎ．ＴｈｉｓｄｅｓｉｇｎｉｓｐｒｏｇｒａｍｍｅｄｉｎＶＨＤＬ，ｗｈｉｃｈｃａｎｄｅｓｃｒｉｂｅｔｈｅｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍ．ＳｉｍｕｌａｔｉｏｎａｎｄｓｙｎｔｈｅｓｉｓｏｆｔｈｅｄｅｓｉｇｎｉｓｄｏｎｅｂｙＥＤＡｓｏｆｔｗａｒｅ，ａｎｄｔｈｅｒｅｓｕｌｔｐｒｏｖｅｓｔｈａｔｔｈｉｓｄｅｓｉｇｎｉｓｒｉｇｈｔ．Ｋｅｙｗｏｒｄ：ＳｗｉｔｃｈｅｄＥｔｈｅｒｎｅｔＦｒａｍｅｅｎｇｉｎｅＳｅａｒｃｈｅｎｇｉｎｅ知识水坝@pologoogle为您整理独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
毕业论文的关键词与搜索引擎优化
毕业论文的关键词与搜索引擎优化在信息高度依赖互联网的今天，搜索引擎成为人们获取信息的主要途径。
对于撰写毕业论文的学生而言，了解如何选取合适的关键词，并进行搜索引擎优化，能够提高论文的可见度和影响力。
本文将介绍毕业论文关键词的选择方法，并探讨搜索引擎优化对于论文的重要性。
一、毕业论文关键词的选择方法关键词是描述论文主要内容和研究领域的重要标签。
通过合理选择关键词，可以使论文更容易被搜索引擎收录和检索，提高论文的曝光率。
以下是选择毕业论文关键词的几个方法：1. 突出研究主题：关键词应直接与论文的主要研究课题相关。
例如，如果论文是关于大数据分析的，可以选择关键词为“大数据”、“数据分析”、“机器学习”等，突出研究的主题。
2. 参考相关文献：查找与论文研究领域相关的高影响力论文，并分析这些论文中常用的关键词。
借鉴这些关键词的选择方法，有助于提高论文的曝光率。
3. 使用科学工具：借助一些在线的关键词分析工具，如Google Trends和百度指数等，可以了解当前热门关键词和搜索趋势。
选择与研究课题相关且热门的关键词，有助于扩大论文的影响力。
二、搜索引擎优化对于毕业论文的重要性搜索引擎优化（Search Engine Optimization，简称SEO）是通过优化网页结构和内容，使其在搜索引擎中排名靠前的技术。
在毕业论文中进行搜索引擎优化，可以使论文更容易被检索和阅读。
以下是搜索引擎优化对毕业论文的重要性：1. 提高曝光率：搜索引擎优化可以使论文在搜索结果中更容易被用户发现，提高论文的曝光率。
这样，更多的读者将有机会了解和引用论文。
2. 增强可信度：搜索引擎通常会将排名靠前的网页视为更有权威性和可信度。
通过优化论文的关键词和网页结构，使其在搜索结果中排名靠前，可以增强论文的可信度，为论文的研究价值背书。
3. 扩大影响力：搜索引擎优化可以使毕业论文在互联网上具有更大的传播力。
当其他研究者在相关领域进行文献调研时，他们更有可能通过搜索引擎找到优化过的论文，从而提高论文的引用量和影响力。
如何利用学术搜索引擎查找有效的毕业论文文献
如何利用学术搜索引擎查找有效的毕业论文文献毕业论文是每位大学生在完成学业时必须撰写的重要文献之一，而查找有效的毕业论文文献是撰写论文过程中至关重要的一步。
学术搜索引擎作为一种强大的工具，可以帮助学生们快速、准确地找到所需的文献资源。
本文将介绍如何利用学术搜索引擎查找有效的毕业论文文献。
首先，选择合适的学术搜索引擎是查找毕业论文文献的第一步。
目前，国内外有许多知名的学术搜索引擎，如Google Scholar、百度学术、万方数据等。
针对不同的学科领域和需求，选择适合自己的学术搜索引擎非常重要。
比如，如果是需要查找中文文献的话，可以选择百度学术或者CNKI；如果需要查找国际期刊上的文献，可以选择Google Scholar或者Web of Science。
其次，合理使用检索关键词是查找毕业论文文献的关键。
在使用学术搜索引擎时，输入准确的检索关键词可以帮助缩小检索范围，提高检索效率。
关键词的选择应该与论文的主题密切相关，可以包括主题词、相关名词、专业术语等。
此外，还可以通过使用引号、布尔运算符（如AND、OR、NOT）等方式来组合关键词，进一步精准地定位所需文献。
第三，筛选文献时要注重文献的质量和权威性。
在学术搜索引擎中检索到的文献可能数量庞大，但并不是所有文献都是有参考价值的。
在筛选文献时，可以参考以下几点：首先，查看文献的作者、期刊来源、发表时间等信息，以评估文献的权威性和可靠性；其次，阅读文献的摘要和关键词，了解文献的主要内容和研究方法；最后，可以查看文献的引用情况，了解该文献在学术界的影响力和引用频次。
最后，及时保存和整理查找到的文献是撰写毕业论文的必备步骤。
在查找到符合要求的文献后，应该及时保存文献的详细信息，包括作者、标题、期刊名称、发表时间等，以便日后引用和整理。
此外，可以建立文献管理系统，如EndNote、NoteExpress等，帮助整理和管理文献，提高工作效率。
综上所述，利用学术搜索引擎查找有效的毕业论文文献是一项需要技巧和方法的工作。
搜索引擎优化营销毕业论文
搜索引擎优化营销毕业论文搜索引擎优化（SEO）是一种通过改善网站在搜索引擎中的排名来增加网站流量的技术。
本文旨在探讨搜索引擎优化在营销中的应用及其对企业的影响。
摘要简介搜索引擎优化的策略1. 关键字优化：根据目标受众的需求和搜索惯，选择适当的关键字，并将其合理地分布在网站的标题、描述、URL和内容中。
2. 内容优化：提供高质量、有价值的内容，包括文章、博客、视频等。
通过更新和优化内容，吸引用户并提升网站在搜索引擎中的排名。
4. 社交媒体营销：充分利用社交媒体平台，与目标客户建立互动，分享有关企业和产品的相关内容，并吸引更多流量和关注。
搜索引擎优化对企业的影响1. 增加流量和曝光：通过搜索引擎优化，企业可以提高网站的排名，从而获得更多的点击和流量。
更多的曝光意味着更多的机会吸引潜在客户，并提高销售额。
2. 建立品牌形象：在搜索引擎中获得良好的可见性可以增强企业的品牌形象。
用户更容易记住排名靠前的网站，从而提高品牌的知名度和信任度。
3. 提高转化率：搜索引擎优化吸引到的流量往往是有针对性的，因此转化率相对较高。
通过优化网站的用户体验和增加相关内容，企业可以更好地引导用户进行购买或其他转化行为。
实践建议- 深入了解目标受众的需求和搜索惯，选择合适的关键字。
- 定期优化网站内容和结构，以适应搜索引擎的算法变化。
- 寻求专业的搜索引擎优化服务或培训，提升自身的专业能力。
- 持续跟踪分析网站数据和搜索引擎排名，及时调整优化策略。
结论通过搜索引擎优化，企业可以提高网站的可见性、流量和转化率，进而增加销售额和建立品牌形象。
因此，搜索引擎优化在现代企业营销中具有重要意义。
在实施搜索引擎优化策略时，企业应该根据目标受众的需求和搜索习惯，以及持续改进和优化网站内容。
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摘要网络中的资源非常丰富，但是如何有效的搜索信息却是一件困难的事情。
建立搜索引擎就是解决这个问题的最好方法。
本文首先详细介绍了基于英特网的搜索引擎的系统结构，然后从网络机器人、索引引擎、Web服务器三个方面进行详细的说明。
为了更加深刻的理解这种技术，本人还亲自实现了一个自己的搜索引擎——新闻搜索引擎。
新闻搜索引擎是从指定的Web页面中按照超连接进行解析、搜索，并把搜索到的每条新闻进行索引后加入数据库。
然后通过Web服务器接受客户端请求后从索引数据库中搜索出所匹配的新闻。
本人在介绍搜索引擎的章节中除了详细的阐述技术核心外还结合了新闻搜索引擎的实现代码来说明，图文并茂、易于理解。
AbstractThe resources in the internet are abundant, but it is a difficult job to search some useful information. So a search engine is the best method to solve this problem. This article fist introduces the system structure of search engine based on the internet in detail, then gives a minute explanation form Spider search, engine and web server. In order to understand the technology more deeply, I have programmed a news search engine by myself.The news search engine is explained and searched according to hyperlink from a appointed web page, then indexs every searched information and adds it to the index database. Then after receiving the customers' requests from the web server, it soon searchs the right news form the index engine,In the chapter of introducing search engine, it is not only elaborate the core technology, but also combine with the modern code,pictures included, easy to understand.目录目录 (1)摘要 (1)第一章引言 (5)第二章搜索引擎的结构 (6)2.1系统概述 (6)2.2搜索引擎的构成 (6)2.2.1网络机器人 (6)2.2.2索引与搜索 (6)2.2.3 Web服务器 (7)2.3搜索引擎的主要指标及分析 (7)2.4小节 (7)第三章网络机器人 (8)3.1什么是网络机器人 (8)3.2网络机器人的结构分析 (8)3.2.1如何解析HTML (8)3.2.2 Spider程序结构 (9)3.2.3如何构造Spider程序 (10)3.2.4如何提高程序性能 (12)3.2.5网络机器人的代码分析 (13)3.3小节 (15)第四章基于LUCENE的索引与搜索 (16)4.1什么是L UCENE全文检索 (16)4.2L UCENE的原理分析 (16)4.2.1全文检索的实现机制 (16)4.2.2 Lucene的索引效率 (16)4.2.3 中文切分词机制 (18)4.3L UCENE与S PIDER的结合 (19)4.4小节 (22)第五章基于TOMCAT的WEB服务器 (23)5.1什么是基于T OMCAT的W EB服务器 (23)5.2用户接口设计 (23)5.3.1客户端设计 (23)5.3.2服务端设计 (24)5.3在T OMCAT上部署项目 (26)5.4小节 (26)第六章搜索引擎策略 (27)6.1简介 (27)6.2面向主题的搜索策略 (27)6.2.1导向词 (27)6.2.3权威网页和中心网页 (28)6.3小节 (28)参考文献 (29)第一章引言面对浩瀚的网络资源，搜索引擎为所有网上冲浪的用户提供了一个入口，毫不夸张的说，所有的用户都可以从搜索出发到达自己想去的网上任何一个地方。
因此它也成为除了电子邮件以外最多人使用的网上服务。
搜索引擎技术伴随着WWW的发展是引人注目的。
搜索引擎大约经历了三代的更新发展：第一代搜索引擎出现于1994年。
这类搜索引擎一般都索引少于1，000，000个网页，极少重新搜集网页并去刷新索引。
而且其检索速度非常慢，一般都要等待10秒甚至更长的时间。
在实现技术上也基本沿用较为成熟的IR（Information Retrieval）、网络、数据库等技术，相当于利用一些已有技术实现的一个WWW上的应用。
在1994年3月到4月，网络爬虫World Web Worm (WWWW)平均每天承受大约1500次查询。
大约在1996年出现的第二代搜索引擎系统大多采用分布式方案（多个微型计算机协同工作）来提高数据规模、响应速度和用户数量，它们一般都保持一个大约50，000，000网页的索引数据库，每天能够响应10，000，000次用户检索请求。
1997年11月，当时最先进的几个搜索引擎号称能建立从2，000，000到100，000，000的网页索引。
Altavista搜索引擎声称他们每天大概要承受20，000，000次查询。
2000年搜索引擎2000年大会上，按照Google公司总裁Larry Page的演讲，Google正在用3,000台运行Linux系统的个人电脑在搜集Web上的网页，而且以每天30台的速度向这个微机集群里添加电脑，以保持与网络的发展相同步。
每台微机运行多个爬虫程序搜集网页的峰值速度是每秒100个网页，平均速度是每秒48.5个网页，一天可以搜集超过4，000，000网页搜索引擎一词在国内外因特网领域被广泛使用，然而他的含义却不尽相同。
在美国搜索引擎通常指的是基于因特网的搜索引擎，他们通过网络机器人程序收集上千万到几亿个网页，并且每一个词都被搜索引擎索引，也就是我们说的全文检索。
著名的因特网搜索引擎包括First Search、Google、HotBot等。
在中国，搜索引擎通常指基于网站目录的搜索服务或是特定网站的搜索服务，本人这里研究的是基于因特网的搜索技术。
第二章搜索引擎的结构2.1系统概述搜索引擎是根据用户的查询请求，按照一定算法从索引数据中查找信息返回给用户。
为了保证用户查找信息的精度和新鲜度，搜索引擎需要建立并维护一个庞大的索引数据库。
一般的搜索引擎由网络机器人程序、索引与搜索程序、索引数据库等部分组成。
系统结构图2.2搜索引擎的构成2.2.1网络机器人网络机器人也称为“网络蜘蛛”(Spider)，是一个功能很强的WEB扫描程序。
它可以在扫描WEB页面的同时检索其内的超链接并加入扫描队列等待以后扫描。
因为WEB中广泛使用超链接，所以一个Spider程序理论上可以访问整个WEB页面。
为了保证网络机器人遍历信息的广度和深度需要设定一些重要的链接并制定相关的扫描策略。
2.2.2索引与搜索网络机器人将遍历得到的页面存放在临时数据库中，如果通过SQL直接查询信息速度将会难以忍受。
为了提高检索效率，需要建立索引，按照倒排文件的格式存放。
如果索引不及时跟新的话，用户用搜索引擎也不能检索到。
用户输入搜索条件后搜索程序将通过索引数据库进行检索然后把符合查询要求的数据库按照一定的策略进行分级排列并且返回给用户。
2.2.3 Web服务器客户一般通过浏览器进行查询，这就需要系统提供Web服务器并且与索引数据库进行连接。
客户在浏览器中输入查询条件，Web服务器接收到客户的查询条件后在索引数据库中进行查询、排列然后返回给客户端。
2.3搜索引擎的主要指标及分析搜索引擎的主要指标有响应时间、召回率、准确率、相关度等。
这些指标决定了搜索引擎的技术指标。
搜索引擎的技术指标决定了搜索引擎的评价指标。
好的搜索引擎应该是具有较快的反应速度和高召回率、准确率的，当然这些都需要搜索引擎技术指标来保障。
2.4小节以上对基于因特网的搜索引擎结构和性能指标进行了分析，本人在这些研究的基础上利用JavaTM技术和一些Open Source工具实现了一个简单的搜索引擎——新闻搜索引擎。
在接下来的几章里将会就本人的设计进行详细的分析。
第三章网络机器人3.1什么是网络机器人网络机器人又称为Spider程序，是一种专业的Bot程序。
用于查找大量的Web页面。
它从一个简单的Web页面上开始执行，然后通过其超链接在访问其他页面，如此反复理论上可以扫描互联网上的所有页面。
基于因特网的搜索引擎是Spider的最早应用。
例如搜索巨头Google公司，就利用网络机器人程序来遍历Web站点，以创建并维护这些大型数据库。
网络机器人还可以通过扫描Web站点的主页来得到这个站点的文件清单和层次机构。
还可以扫描出中断的超链接和拼写错误等。
3.2网络机器人的结构分析Internet是建立在很多相关协议基础上的，而更复杂的协议又建立在系统层协议之上。
Web就是建立在HTTP ( Hypertext Transfer Protocol ) 协议基础上，而HTTP又是建立在TCP/IP ( Transmission Control Protocol / Internet Protocol ) 协议之上，它同时也是一种Socket 协议。
所以网络机器人本质上是一种基于Socket的网络程序。
3.2.1如何解析HTML因为Web中的信息都是建立在HTML协议之上的，所以网络机器人在检索网页时的第一个问题就是如何解析HTML。
在解决如何解析之前，先来介绍下HTML中的几种数据。
我们在进行解析的时候不用关心所有的标签，只需要对其中几种重要的进行解析即可。
超连接标签超连接定义了WWW通过Internet链接文档的功能。
他们的主要目的是使用户能够任意迁移到新的页面，这正是网络机器人最关心的标签。
图像映射标签图像映射是另一种非常重要的标签。
它可以让用户通过点击图片来迁移到新的页面中。
表单是Web页面中可以输入数据的单元。
许多站点让用户填写数据然后通过点击按钮来提交内容，这就是表单的典型应用。