面向Web界面的智能搜索引擎设计与实现
搜索引擎在面向Web的数据挖掘中的应用
摘
要：本文通过对数据挖 掘技术 的分析 ，主要讨论 了搜 索 ｆ 擎的技术及其在 网络信 息挖掘 中的应 用
关键 宇： 索引擎：数据挖掘 搜
中图分类号 ： ３４ Ｇ ５
引言
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
文献标识码 ：Ａ
文章编号 ：１ ７ — ７ ２ （０ ６Ｉ — ０ ３ ０ ６ １ ４ ９一２ ０ ）２ ０５ — ３
么”规则进行寻找和推导 。
目前， 数据挖掘技术正处在发展当中。 数据挖掘涉及到 数理统计、 模糊理论 、 神经网络和人工智能等多种 技术， 技 术含量 比较高， 实现难度较大 。 然而 ， 据挖掘 技术 与可视 数 化技术 、 地理信息系统 、 统计分析系统相结合， 以丰富数 可 据挖掘技术及工具的功能与性能。 １ 网络信息挖掘及其分类 ．３
随着网络信息资源 的急剧增长 ， 人们越来越多地 关注如 何快速有效地从海量的网络信息中， 抽取出潜在的、 有价值 的信息， 使之有效地在管理和决策 中发挥作用 搜索 引擎技 术解决了用户检索网络信息的困难， 以一定的策略在互联网 中搜索、 发现信息，对信息理解、 提取， 组织和处理，并为 用户提供检索服务。 目前搜索引擎技术正成为计算机科学界 和信息产业界争相研究、 开发的对象。 本文旨在探讨搜索引
出数据的属性模型。 ②关联模型 主要是描述了一组数据项 目的密切度或关系， 通过挖掘数据派生关联规则， 了解客户 的行为 ③顺序模型 主要用于分析数据仓库中的某类与时 间相 关的数据，并发现某一时间段内数据的相 关处理模型 。 它是一种在关联模型 中增加了时间属性 的特定的关联模型 。 ④聚簇模型。 主要用于当要分析的数据缺乏描述信息或无法 组织成任何分类模式时， 按照某种相近程度度量方法将用户 数据分成互 不相 同的一些分组 。进而，通过采用聚簇模型， 根据部分数据发现规律，找出对全体数据的描述。 擎技术在网络信息挖掘方面的应用。 １２２数据挖掘 采用的典型实现方法 ．． １ 数据挖掘 针对上述应用类型， 数据挖掘领域提出了多种实现方式 ｉｉ什么是数据挖掘 ． 与算法。 这里仅讨论几种常见的典型的实现方法 ：①神经网 数据挖掘是指从大型数据库的数据中提取人们感兴趣的 络。 它建立在 可以 自 习的数学模型 的基础之上， 以对大 学 可 知识， 而这些知识是隐含的， 事先未知的、 潜在的有用信息。 量复杂的数据进行分析， 并完成极为复杂的模式抽取 及趋 势 原始数据 可以是结构化 的， 如关系型数据库 中的数据 也可 分析 它可以很容易解决上百个参数的问题。 神经网络常用 以是半结构化的，如文本、图形、 图像数据； 甚至是分布在 于两个问题：分类和回归。 ②决策树。 是通过一系列规则对 网络上的异构型数据。 引 擎 在 面 向 、， 的 数 据 挖也可 的 应 用 数据挖掘的方法可以是数学的， 掘 中 搜 索 ＾Ｏ 数据进行分类 。 采用决策树 ， 可以将 数据 规则可视化，其输 以是非数学 的；可 以是演绎 的， 也可 以是归纳的。 掘出来 挖 出结果也容易理解。 决策树方法精确度比较高， 构造过程简 的信息可以被用于信息管理、 决策支持、 过程控制等，还可 单， 因此比较常用。 其缺点是很难基于多个变量组合发现规 用于数据自身的维护。 因此， 数据挖掘是一门广义的交叉学 则 ； 同决策树分支之间的分裂也不平滑。 不 ③遗传算法 。 基 科， 它汇聚了不同领域 的研 究者 ， 尤其 是数 据库 、 人工智 能、 于进化理论，并采用遗传结合、 遗传变异，以及自然选择等 数理统 计、 可视化 、 并行计算 等方面 的学者和工程 技术人 员。 设计方法的优化技术。④近邻算法。 将数据集合中的每一个 目前， 国内从事数据挖掘研究的人员主要在大学， 也有 记录进行分类的方法 。⑤规则推导 。 对数据中的 “ 如果 一 那 部分在研究所或公司。 所涉及的研究领域很多， 一般集中于
搜索引擎
搜索引擎1、搜索引擎的概念搜索引擎（Search Engine）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，将用户检索相关的信息展示给用户的系统。
2、搜索引擎分类全文索引、目录索引、元搜索引擎、垂直搜索引擎、集合式搜索引擎、门户搜索引擎与免费链接列表等。
3、搜索引擎工作原理及种类搜索引擎的优缺点a搜索引擎工作原：页面收录，页面分析，页面排序，关键字查询。
4、举例对google和百度进行比较分析1、google 是全球最大的并且最受欢迎的搜索引擎，主要的搜索服务有：网页，图片，音乐，视频，地图，新闻，问答。
（1）Google的功能和特点：Google 搜索引擎是一个利用蜘蛛程序(Spider) 以某种方法自动地在互联网中搜集和发现信息，并由索引器为搜集到的信息建立索引，从而为用户提供面向网页的全文检索服务的互联网信息查询系统。
①拥有目前最庞大的中文网页数据库，支持多达132种语言，可将多国语言的搜索引擎整合到同一个界面，而且在这个界面下, 你可以定制语言以及到何种网站中去搜索, 不必像Yahoo那样, 要搜索不同语言版本的网站, 必须先进入相应语言的网站。
同时会自动根据用户所使用的浏览器设置相应的语言界面。
②不仅对中文支持强大, 而且支持中英文和多种编码混合的检索词。
③其专利网页级别技术PageRank能够提供高命中率的搜索结果, 帮助用户找到相关主题的权威网站。
④它不以花哨取胜, 而是以功能表现为本。
其网站只提供搜索引擎功能, 界面简洁、易用, 搜索速度快捷, 使得用户所输入的任何关键字或信息均能得到Google快速响应, 且其语链分析的算法还会将搜索结果排列出优先次序, 从而使重要的结果排列在前, 节省了用户查询时间。
⑤在查询多个关键字时, 只提供包含所有关键字的网页, 而且遵从关键字的相对位置。
⑥其搜索结果通常会比其它搜索引擎来得更准确, 且搜索结果摘录查询网页的含有关键字的内容, 而不仅仅是网站简介。
基于Web2.0的信息检索课程设计方案
基于Web2.0的信息检索课程设计方案作者：郝君来源：《计算机光盘软件与应用》2013年第14期摘要：信息素养的培养对于21世纪的大学来说尤为重要，而担任此项培养任务的信息检索课程更是不容忽视。
本文提出了Web2.0环境下的信息素养互动学习平台，构建了信息检索课程的研究型教学模式，探讨将课题研究引入信息检索课程教学的全过程。
关键词：信息检索；信息素养；Web2.0中图分类号：TP393.092Web2.0是相对于Web1.0而言的新的互联网应用统称。
Web1.0主要是用户通过浏览器获取信息。
Web2.0则更注重用户的交互作用，用户不再仅仅是网络的读者，已经发展成为网络内容的作者。
随之而产生的博客、微博、SNS、社会书签等都为用户提供了交互式服务，交互式服务的产生改变了信息检索与资源组织模式。
这就要求信息检索课程必须进行改革来迎合网络的高速发展，培养大学生具备较高的信息素养。
信息素养是当今社会人的整体素质的一个重要组成部分，包括四方面的内容：信息意识、信息知识、信息能力、信息道德，其中信息意识是前提、信息知识是基础、信息能力是保障、信息道德是准则。
高校图书馆所开设的信息检索课程成为培养大学生信息素养的重要基地，同时也是高校教学体系的重要组成部分。
笔者认为，根据学生所学专业不同，开展信息检索课程研究型教学是值得尝试的，对于培养学生良好的信息素养和良好的科研能力具有推动作用。
1 传统信息检索课程存在的问题当前高校所开设的信息检索课主要是教师向学生传授检索原理和技巧，教师大班授课传授理论，学生被动接受。
但事实证明效果并不理想，学生不能完全理解开设信息检索课的意义，同时信息检索课也不能完全满足学生对信息检索的需求。
Web.2.0环境下，随着信息源迅速增加，凸显出检索技巧与检索策略的重要性。
这就要求教师必须对信息源、检索策略、检索技巧进行深入分析和探讨。
1.1 信息源仍然停留在显性层面上信息检索是以信息源为基础的，寻找信息源是信息检索的首要任务。
基于AJAX的智能检索在Web搜索的研究
Ｃ ｍ ｕ ｒ ｎ ｗｅ ｇ Ａ ｄ Ｔ ｃ ｎ ｌ ｙ电 脑 知识 与技术 ｏ ｐ ￣ Ｋ ｏ ｌ ｅ ｎ ｅ ｈ ｏ ｇ ｄ ｏ
Ｖｏ ． ， ． ， ｅ ｔ ｍｂｅ ０ ８ Ｐ １ １ —１ ８ １３ Ｎｏ７ Ｓ ｐ ｅ ｒ２ ０ ，Ｐ ． ５ ５ ５１
基于 Ａ Ａ 的智能检索在 Ｗ ｅ ＪＸ ｂ搜索的研究
『 Ｎ ０ ９ ３ ４ ＳＳ １ ０ － ０ ４
Ｅ ｍａ ｌ ｅ ｕ ＠Ｃ Ｃ ．ｅ ．ｎ — ｉ ｄ ｆ Ｃ Ｃｎ ｔ ： ｃ ｈ ｔ ：ｗ ｔ ／ ｗｗ．ｎ ｓｎ ｔ ｎ ｐ／ ｄ ｚ ．ｅ ． ｃ Ｔｅ ＋ ６ ５ １ ５ ９ ９ ３ ５ ９ ９ ４ ｈ ８ — ５ — ６０ ６ ６０ ６
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
ｌ引 言
首 先 ， 统 的基 于关 键 词 匹 配 的 搜 索 方 法 ， 靠 目标 文 档 中是 否 出现 用 户 查 询 所 用 的 关 键 词来 判 断 文档 的相 关 性 。这 种 以词 为 传 仅 中心建 立 关 联 的 方 式 ， 乏 语 义 理 解 能 力 ， 易 割 裂 文 档 内 容 间 的 知识 关 联 ， 未 能 妥善 解 决 一 词 多 义 、 义 多词 问题 。特 别 是 在 网 缺 容 也 一
络 环境 下 ， 检索 系统 面 向 的是 普 通 终端 用 户 ， 们 一 般 不 具 备 专 业 的搜 索 知 识 ， 表 达 其 需 求 尤 其 是 构 造 基 于关 键 词 的标 准 检 索 表 他 在 达 式时 存 在 较 大 困 难 。 如果 能够 提 供 基 于 关 键 词 的 解 析 ， 可 以减 轻终 端 检 索 用 户 的 认 知 负 担 ， 强 系 统 的 知 识 处 理 能 力 ， 则 增 能够 弥 补 目前 基 于 关 键 词 检索 的不 足 ， 高信 息检 索 的效 率 。 提 其 次 ， 索 引 擎 的 技 术 发 展 要 求 ， 是 将 搜 索 结果 尽 可 能 地 按 照 相 关 度 的 大 小 进 行 排 序 ， 用 户 完 成 一 次 二 次 搜 索 的 过 程 ， 搜 就 为 这 在很 大 程 度 上 节 约 了用 户 的 时间 ， 提高 了搜 索 的 效 率 。当前 网络 搜 索 引擎 的 巨头 主 要 采 取 Ｐ ｇＲ ｎ ａｅ ａｋ算 法 （ 或类 似 的算 法 ， 如百 度 比 的“ 超链 分 析 技 术 ” 。 如果 能对 此 算 法 进 行 改 进 ， 入一 些 反 馈 的 特 征 向 量 ， ） 加 比如 链 接 的质 量 ， 户 的行 为 等 参数 ． 以让 用 户 体 验 用 可 到 智 能 搜 索 的便 利 。 针 对 这 些 问 题 ， 出 了一 个 能 对关 键 词 语 义 理解 提供 支 持 和 检 索 结 果 适 当排 序 的智 能 搜 索 模 型 ， 使 用 ａ 式 开 发 出一 个 提 并 ｘ模 基 于 ｗｅ ｂ启 发式 智 能 搜 索 引 擎 的 实 验原 型 系统 。
Web本体搜索中链接评价方法的设计与实现
例如 Ｒ Ｆ Ｄ Ｓ和 Ｏ ， ＷＬ 编写 的本 体文 档及相 关 数据 （ 如 链 接所 在 的 Ｗｅ ｂ页 面 等 ）的过 程 。爬 虫 又 称 蜘 蛛 （ ｐｄｒ 、 器 人 （ ｏｏ） ， 般 用作 搜 索 引擎 或 门 Ｓ ｉｅ ）机 Ｒ ｂ ｔ等 一
户 网 站 的 信息 收 集工 具 。 聚 焦爬 虫 又称 主 题爬 虫 （ ｏ ｉ Ｓ ｅ ｉｃＷｅ ｒｗｅ） Ｔ ｐｃ ｐｃｆ ｂＣａ ｌｒ ，它针 对特 定 主题或 目 — ｉ
精度 较低 ； 概率模 型方法 和 向量空 间模 型方 法都 基于
学 习训练 ， 通常 精度 高 于逻 辑 模 型方 法 ， 理 速度 略 处 有下 降 。 向量 空 间模 型 ｒ ＶＳ ＶｅｔｒＳቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ ｅＭｏ ｅ） 成 ｌ Ｍ． ｃ ｐ ｃ ｄ １是 １ （ ｏ 熟有 效的文档 表示 与相似 度评 价模 型。 般根据 某些 一 指标从 样本文 档 中抽 取多个 特征 ， 文档被 表示 为 多维 特征 空间 中的一个 向量 ， 向量 的分 量 以特 征权 的形 式 表示 。 最常用 的特征 是单词 ． 特征词 （ｅｍ） 特 征词 称 Ｔｒ 。 的抽 取可依据 多种 评价指标 ， Ｙ ｎ Ｙ． ａ ｇ的实 验 已经证
得最 高 分作 为对链 接 的评 价 ， 种子链 接 及其评 分 预先 给定 爬虫 程序对 所遇 到的各链 接 进行评 价 ， 存 由 保 链接 Ｕ Ｌ、链 接评 分 和父链 接 Ｕ Ｒ ＲＬ组 合而成 的特殊 链 接对 象 ， 助这 种链 接 对象 ， 于所 获得 的每 一个 借 对
则选择 和跟 踪链接 ． 进行 信息 的搜 索与下 载 。
表示 为向量 。 之 间夹 角 的余 弦作 为链 接 周 围文本 向量
基于WEB搜索引擎的发展
Ｉ ｅ ｔ 富 的 信 息 资 源 及 其 方 便 快 捷 的共 享 方 式 向 人 们 展 示 音像 和影 像 等 多 媒 体 多 平 台 的数 据 库 ， 现超 文本 、 ｎ ｍｅ 丰 ｔ 实 超媒 体智 能 其 巨 大 的魅 力 ． 对 如 此 庞大 复 杂 的信 息 资 源 ， 面 如果 仅 仅 采 用 浏 检 索 ． 拓 网络信 息 检 索 新 领 域 。 开 览 器 ． 于 有价 值 信 息 的 获取 是 困难 和 低 效 率 的 。 因此 ， 对 面对 网 ｆ１ 中优 势 兵 力 研 制 高 效 优 质 、 功 能 强 大 的 中 文 搜 索 引 ４集 提 搜 上浩如烟海的信息资源 ， 如何 搜 索 、 询 、 取 有 用 的 知 识 和 信 擎 ． 供 多 途 径 的检 索方 式 以及 各 种 常用 的信 息 检 索服 务 。 索 查 获 息 ．就 成 为 信 息服 务 人 员 及 广大 网络 用 户 的必 须 解 决 的一 大 难 引 擎 技 术 是 非 常 复 杂 的 ． 及 到信 息 分类 检 索 、 工 智 能 、 涉 人 自然 语 言 处理 等 诸 多 理 论 和 技术 问题 。 要制 定 搜 索 引 擎 的相 关 标 准 ， 题。 充 分 吸取 和运 用 中 文 信 息处 理 技 术 ， 发 主题 词 、 站名 等 多 种 开 网 ２ 网络 信 息 检 索面 临 的 困境 及 其 原 因 ． ＩＴ Ｒ Ｅ 网络 平 台 和 信 息 载体 的异 构 性 及 信 息 资 源 的 大 查 询 方式 ． 高搜 索 引擎 的智 能 化 程 度 。 同 时 ， 使 单个 搜 索 引 ＮＥＮＴ 提 要 量且 分 散 的 特 点 ． 得 网上 信 息 的 检 索具 有 盲 目性 和艰 巨 性 。 使 国 擎 向集 成 化ｆ 多元 化） 搜索 引擎 或 专 业 化搜 索 引擎 的 方 向 发展 ， 以 提 使 准确 。 外 的 很多 的研 究 机 构 对 于 Ｗｅ ｂ页 面 的数 目进 行 了估 算 ， 管 结 节 省搜 索 时 间 ． 高 检 索 效 率 ， 搜 索 的结 果 更 为 全 面 、 尽 ｒ 加 强 应 用 培 训 ， 高 检 索 技 术 。因 特 网 的发 展 与 应 用 对 ５ １ 提 论 不 太 统 一 ．但是 比较 一 致 的 意见 是 全球 有 超 过 １ ０亿 个 主 页 。 而且 ． ｂ页 面 的数 量 大 约 每 两 年增 加 一 倍 ， 天有 新 页 面 的 产 信 息 服务 业 尤 其 是 情报 图 书机 构 的工 作 人 员 的 素质 提 出 了更 高 Ｗｅ 每 生 ． 经存 在 的页 面 仍 在不 断 地 更 新 ， 多 动态 的页 面不 停 地 生 的 要 求 ．虽 然 一 部 分 人 员具 有 较 丰 富 的 传 统 的 情报 检 索 咨询 服 已 许 成 页 面 之 间 的联 系也 不 同 于传 统 的信 息 检 索 系统 中 的数 据 之 务 的经 验 ．但 通 常 缺乏 计 算 机 网络 及 其 相 关信 息技 术 的理 论 和 间 的关 系 。因 特 网 的不 断 发展 使 信 息 的容 量 以爆 炸 性 的速 度 增 实 践 ．而 在 网络 环 境 下 开展 信 息 服 务 的 效 果 在 很大 程 度 上 取 决 长 ． 体现 分散 、 序 、 并 无 变幻 多 端 的 特 点 。 网上 的 日信 息 流量 达 万 于从 业 人 员 的素 质 高 低 。 加 强 人 员培 训 ， 高他 们 在信 息分 类 应 提 亿比特 ． ＷＷＷ 网址 每 ６个 月 增 长 １ ， 倍 用户 面对 上 千万 个 链 接 组 织 管理 和 网上 检 索 技 术方 面 的能 力 。 ４ 基于 ＷＥ ． Ｂ搜 索 引 擎 的 几个 发展 动 向 点及 其 庞 大 的 信息 数 量 ． 以找 出所 需 信息 。 难 提 高查 准率 ： 户在 Ｗ Ｂ上 通 过 搜 索 引擎 上 进 行信 息 查 询 用 Ｅ 从 网 络结 构 层 面 来 分析 ． 成 网上 信 息 分 散 、 序 也 是 难 以 造 无 目前 的 搜 索 引 擎 动 辄 返 回几 十 万 、 百 万 篇 结 果 文 档 ， 这 几 而 避 免 的 。Ｉｔｒｅ 是 一 种 分 布式 的 网 络体 系 ， 息 分 别 存 储 在 各 时 ． ｎｅ ｔ ｎ 信 些 文 档 中一 般 只 有 － Ｉ 部 分 与用 户 的真 正 需 求 是 相 关 的 ，因而 Ｉ ， 国各 地 的主 机 及 服务 器 上 ， 个 网站 的技 术 支 撑 环 境 复 杂 ， 息 各 信 这很 费时 费 力 。 违背 了 来 源 和资 源 结 构 不一 。信 息 资 源 的 组 织方 式及 其 广 度 和深 度 不 用 户 不得 不在 这 些 结 果 中进 行人 工 筛 选 ， 同 ． 息 包 罗 万 象 、 互 交 错 ， 良莠 不 齐 。这 种 网 络 平 台 的异 用户利用搜索引擎查找信息 的初衷 。为解决该问题 可采用如 下 信 相 且 构 、 息 载 体 的异 构 、 信 内容 的非 结 构 化 ， 然 使 得 用 户 面 对 巨量 方 法 ：一 是 通 过 各 种 方 法 获得 用 户 没 有 在 查 询 语 句 中表 达 出来 必 包 分析 用户 模 信 息 ． 感 到无 从 下 手 、 索 无 门 ， 无 法 了解 网 上 有 多 少 信 息 的 真 正需 求 ． 括 使 用 智 能 代 理 跟踪 用 户 检索 行 为 ， 常 搜 既 与 自己 的需 求 有 关 ． 无法 快 捷 准 确 地 获 取所 需 信 息 。 更
站长工具平台“搜一搜”的设计与实现——基于Python+PHP+Elasticsearch语言
２０２０年１１月２５日第４卷第２２期现代信息科技Modern Information TechnologyNov.2020 Vol.4 No.22收稿日期：2020-10-15基金项目：江西省教育厅科学技术研究项目（GJJ207803）；江西省高等学校教学改革研究课题（JXJG-19-77-2）站长工具平台“搜一搜”的设计与实现——基于Python+PHP+Elasticsearch 语言邱慧玲，王鹰汉（上饶职业技术学院，江西 上饶 334109）摘 要：个人站长是目前大学生创业的主流方法，使用站长工具是网站运营的必备技能。
文章着重探讨了站长工具平台——“搜一搜”的建设，在分析市面上已有站长工具缺点的基础上，对“搜一搜”平台进行了具体的系统分析，最终设计并建立了一个更加适合高校学生使用的新平台，旨在为新站长们节约学习成本，提供清晰的运营流程，明确适合个人网站的优化方向，助力大学生创业。
关键词：站长工具；Elasticsearch ；关键词；PHP中图分类号：TP393.092；TP391.3 文献标识码：A文章编号：2096-4706（2020）22-023-04Ｄｅｓｉｇｎ ａｎｄ Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｏｆ Ｗｅｂｍａｓｔｅｒ Ｔｏｏｌ Ｐｌａｔｆｏｒｍ “Ｓｏｕｙｉｓｏｕ”——Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｐｙｔｈｏｎ ＋ ＰＨＰ ＋ Ｅｌａｓｔｉｃｓｅａｒｃｈ ＬａｎｇｕａｇｅQIU Huiling ，WANG Yinghan（Shangrao Vocational & Technical College ，Shangrao 334109，China ）Abstract ：Personal webmaster is the mainstream method for college students to start a business ，and the use of webmaster tool isa necessary skill for website operation. This paper focuses on the construction of the webmaster tool platform ——“souyisou ”，based onthe analysis of the shortcomings of the existing webmaster tools in the market ，a specific systematic analysis of the “souyisou ” platform is carried out ，a new platform which is more suitable for college students is designed and established ，which aims to save learning costs for new webmasters ，provide a clear operation process ，clarify the optimization direction for personal websites ，and help college students start their own businesses.Keywords ：webmaster tool ；Elasticsearch ；keyword ；PHP0 引 言“大众创业、万众创新”的新时代开启以来，高校纷纷建立创业学院，为学生创新创业提供资金、场地、学业等多方位支持及优惠政策，极大激发了高校学生的创业积极性，并取得了一些成绩。
基于语义Web的智能搜索的研究
基于语义Web的智能搜索的研究作者：赵鑫来源：《科技视界》 2012年第32期赵鑫(九江学院机械与材料工程学院江西九江332005)【摘要】传统语义Web的搜索引擎在信息搜索中没有实现统一性的语义描述功能，导致用户很难搜索到所需的信息。
随着语义Web智能化搜索的研究和开发，大大提高了信息搜索语义功能。
本文对语义网、智能搜索进行详细的概述，并探讨语义web智能搜索引擎的研发和设计情况。
【关键词】语义；Web；智能搜索０前言随着计算机网络技术的不断发展和完善，传统语义web搜索引擎已经不能满足现代化信息搜索的需求，并日益突显出各种问题。
例如：词汇搜索孤岛、语义表达差异、搜索匹配过于机械化等，给语义描述及信息搜索造成很大的影响。
随着语义web智能化搜索引擎的研究和开发，智能化的搜索引擎将慢慢取代原有的语义搜索引擎，成为语义web新的搜索引擎技术[1]。
智能化搜索引擎的出现，为用户提供了良好的信息检索平台、信息查询平台、信息浏览平台、信息描述平台等，优化信息搜索及浏览的模式，提高了信息搜索质量，对语义web搜索技术发展具有重要意义。
1 智能搜索的概述1.1 Web智能搜索挖掘技术Web智能化搜索的挖掘技术主要分为三个部分，即web智能搜索结构挖掘、web智能搜索内容挖掘以及web智能搜索记录挖掘。
（1）web智能搜索结构挖掘。
主要是通过网页中的超级链接来获取智能搜索的结构及其之间的关系。
利用隐藏在网页页面中的多个超级链接结构模型，并运用这些结构模型进行web页面的分类，即可找到其相同或者相似的网站地址。
在网页超级链接结构中，可以web智能搜索结构挖掘来进行网页的分类，并结合所有网站及网页结构，最终形成网站之间或者网页之间的信息链接网。
（2）web智能搜索内容挖掘。
主要是通过web中的文档内容和语义描述来获取所需的知识信息，即对网页数据信息的挖掘，其中包括信息搜索结果的挖掘和网页内容的挖掘。
（3）web智能搜索记录挖掘。
基于Web平台的购物网站的设计与实现
2、商品搜索功能：为了提高搜索效率，网站应采用高效的搜索引擎，如 Elasticsearch等。同时，可利用关键字联想功能，为用户提供更多相关关键词。
3、购物车功能：购物车页面应显示已添加的商品信息，包括商品图片、名 称、数量、价格等。用户可以随时更改商品数量或删除商品。此外，网站应提供 多种支付方式，如支付宝、支付等。
4、Django模板创建：创建HTML模板，用于呈现用户界面，例如首页、商品 列表页、购物车页、订单页等。
5、JavaScript和CSS应用：在HTML模板中嵌入JavaScript和CSS代码，以实 现交互效果和样式设计。
6、后端数据库交互：通过Django的ORM（对象关系映射）模块与后端数据库 进行交互，例如对数据库进行查询、插入、更新和删除操作。
5、订单管理：用户可以查看和管理自己的订单，包括查看订单状态、取消 订单、付款等。
6、支付功能：网站应支持多种支付方式，如支付宝、支付等。
7、用户评价系统：用户可以对已购买的商品进行评价和评论。
二、网站设计
基于需求分析，下面将介绍基于Web平台的购物网站的设计。
1、界面设计：购物网站的界面应该简洁明了、易于操作。网站的颜色风格 应统一，给用户留下良好的视觉印象。商品列表页应清晰展示商品的信息，包括 图片、名称、价格等。
4、用户注册和登录：网站应提供易于操作的注册和登录界面。用户可以通 过或邮箱注册账号，并进行登录。此外，网站应提供忘记密码功能，帮助用户找 回密码。
5、订单管理：订单页面应显示用户的所有订单信息，包括订单号、商品信 息、支付状态等。用户可以查看订单详情并进行取消订单、付款等操作。
6、评价系统：网站应提供用户评价功能，允许用户对已购买的商品进行评 价和评论。评价系统应与数据库结合，保存用户的评价信息。
基于Deep Web的主题搜索引擎的系统设计
基于Deep Web的主题搜索引擎的系统设计侯毅【摘要】随着WEB技术的快速发展,Deep Web上的信息数量越来越大,如何从Deep Web中高效的获取有用的信息,正成为互联网信息检索的研究课题。
本文设计了一个基于deep web的主题搜索引擎的系统,实现了用户对动态数据库的在线访问。
【期刊名称】《数字技术与应用》【年(卷),期】2011(000)002【总页数】1页(P81-81)【关键词】Deep;Web;信息集成;搜索引擎【作者】侯毅【作者单位】沈阳广播电视大学,辽宁沈阳110003【正文语种】中文【中图分类】TP3111 、引言搜索引擎是一种对Web网页进行搜集、索引并提供搜索服务的信息检索机制。
但目前普通搜索引擎爬虫程序由于技术原因不能索引Deep Web信息,而大量的Deep Web信息隐藏在web页面的搜索表单后面,保存在web动态数据库中。
如何对web动态数据库的信息进行有效的利用,已经成为Deep Web 信息集成的研究热点。
为了实现对互联网上某一主题的动态数据库的有效访问,以求职领域为背景,本文从应用的角度,探讨了面向主题的数据集成系统的框架和技术,并实现了一个职位搜索引擎的系统。
该系统为用户提供了一个统一的职位检索接口,系统向多个互联网上的在线职位数据库的查询接口提交查询,实现了同时访问多个同一领域的数据库的信息。
2 、系统设计思路我们以有关职位查询主题的Deep Web数据源为挖掘对象,从通用搜索引擎Google中搜索有关职位查询主题的web站点,抽取其入口表单元素值,根据元素值的相似度选择与用户查询最相关的数据源,将查询中用户输入的信息映射到所选数据源上,形成查询Ur l。
提交此Ur l,抽取web服务器返回的结果页面信息,去重新整理最终将以统一的格式反馈给用户,如图1所示。
3 、系统总体结构系统的主要功能是将职位网站的查询接口集成起来,用户通过这样一个集成的接口,输入查询关键字,系统在互联网上调用Deep Web检索程序,根据用户关键字发送到各个网站的查询接口上,然后再将搜索结果返回。
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面向Web界面的智能搜索引擎设计与实现
近年来，随着互联网技术的持续发展壮大，Web界面作为人们
获取信息、娱乐、社交、教育、购买等行为的主要窗口，相关数
据量逐年攀升，如何高效快速地检索出与用户需求密切相关的信息，自然成为各大互联网公司竞相攻关的重点之一。
为此，各种
搜索引擎层出不穷，其中智能搜索引擎引起了很多人的关注。
一、智能搜索引擎的基本概念
智能搜索引擎是一种基于人工智能技术的搜索系统，通过对用
户输入的查询语句进行自然语言分析、语义扩展、知识图谱构建、机器学习等多个方面的优化来实现更加准确、可靠的搜索结果。
相比传统的基于关键词匹配的搜索方式，智能搜索引擎可以更好
地理解用户实际需求，并找到更匹配的答案。
具备智能搜索能力
的搜索引擎，为用户在Web界面中定位所需信息提供了巨大的便利。
二、智能搜索引擎的设计与实现
1. 数据预处理
Web界面丰富的信息需要通过网络爬虫爬取抓取，然后进行预
处理。
此步骤包括：数据清洗、统一格式和数据规范化处理、分
词等操作，一般使用自然语言处理技术。
2. 智能查询处理
智能查询包括两个方面：自然语言的理解和查询意图的理解。
自然语言理解是将自然语言转化成计算机所能识别和处理的语言表示形式的过程；查询意图理解是将查询语句映射到一个语义空间中的结构或者向量空间中，通过从语义空间或者向量空间中找到最相似的答案来作为我们的最终回答。
3. 知识图谱构建
知识图谱是指在特定领域中，基于对现实世界中具体事物和关系的理解模型，将这些事物和关系抽象成由实体和关系组成的图谱，通过链表的方式实现实体之间的链接。
知识图谱对于智能搜索引擎至关重要，因为它提供了实际操作的结构和框架，将信息更注重与概念、意义、关联、语义、结构等之间的关系。
4. 机器学习
机器学习是指通过构建一个能够运行学习算法的系统来实现人类的学习行为。
在智能搜索引擎中，机器学习可以帮助我们发现用户的意向和喜好，并且了解不同查询词之间的相关性。
5. 结果排序优化
对于搜索引擎用户而言，返回的搜索结果的质量是更为重要的关注点之一。
因此，结果排序优化也成为智能搜索引擎中不可或缺的环节。
基于用户搜索日志数据，我们可以对不同的搜索请求
赋予不同的权重和优先级，从而为用户提供更为准确、可信的结果。
三、智能搜索引擎应用场景
1. 金融服务
随着互联网金融的发展，各种金融服务变得越发普及，人们对
于金融服务的需求量不断增加。
基于智能搜索引擎技术，可以帮
助用户快速获取关于贷款、信用卡、投资等领域的相关知识和信息，支撑用户的决策。
2. 电子商务
我们都知道，电子商务平台上的信息量相当庞大，如何将用户
真正关注的东西快速准确地展现给用户，是电子商务平台面临的
一大难点问题。
基于智能搜索引擎技术，可以帮助电商平台实现
商品推荐、搜索整合等功能，从而提升用户体验和销售转化率。
3. 生活服务
生活服务类应用是近年来快速增长的应用领域之一，涉及餐饮、交通、旅游、健康等多个方面。
借助智能搜索引擎技术建设的生
活服务应用，可以为用户提供更加便捷、高效、个性化的服务体验。
4. 教育/医疗
在教育、医疗领域，人们对于信息的精准和及时性要求更高。
智能搜索引擎可以为教育工作者和医疗行业提供更高效快速的检索服务，帮助他们快速定位所需要的信息，并且精确给出答案，为相关人群提供了巨大的帮助。
智能搜索引擎的应用影响是非常广泛的，未来随着各种技术不断的创新以及人工智能的不断升级，智能搜索引擎在未来的发展前景一定会变得更加广泛。