검색 엔진의 기술 개발 동향

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검색 엔진 개발 및 더 많은 사람들의 요구에 가까운 모색의 몇 년 검색 엔진 기술 후 큰 개발 되었습니다. 검색 엔진에 최신 기술 개발에는 다음과 같은 것이 있습니다.

첫째, 사용자 검색 질문 이해 하기에 검색 엔진을 개선 하기 위해

사용자 검색 질문의 검색 엔진의 이해를 개선 하기 위해 그것은 자연 언어 지능형 대답은 이제 키워드 검색 및 디렉토리 쿼리의 단점을 극복 하기 위하여 좋은 검색 언어를가지고 필요가 있습니다. 사용자가 "어떻게 죽 일 수 있는 컴퓨터의 바이러스?" 같은 간단한 interrogative 문장 입력할 수 있습니다. 검색 엔진 질문, 분석의 내용과 구조 후 하거나 직접 답 질문, 또는 다양 한에서 선택할 다른 문제에서에서 사용자를 안내 합니다. 자연 언어의 장점은 더 인간적 네트워크 통신을 확인 하 고 보다 편리 하 고, 직접 하 고 효과적인 쿼리를 확인. 위의 예제에서는 키워드 쿼리, 대부분 측면에서 사람들이 단어 "바이러스"을 사용 하 여 검색 하는, 결과 필연적으로 포함 다양 한 종류의 바이러스, 바이러스, 생산 하는 방법 및 다른 많은 잘못 된 정보, 그리고 "어떻게 죽 일 수 있는 컴퓨터의 바이러스?", 검색 엔진은 사용자에 게 제공 하는 바이러스 정보를 죽 일, 검색 효율을 개선 하는 방법 있을 것입니다.

2. 검색 결과의 처리

1 검색 엔진 링크 평가에 따라

링크 평가에 따라 검색 엔진의 우수한 대표자 이다 Google, 그리고 웹 페이지의 중요성 특히 "중요 한"으로 확인 된 페이지의 수는 다른 페이지를 링크의 수에 따라 그 이해에 기초는 그것의 원래 "링크 시스템". 이 평가 시스템은 "과학 기술 인용 색인", 매우 유사 하지만 인터넷 상용 환경에서 개발 하기 때문에 웹사이트에 링크의 수는 밀접 한 관련이 그것의 사업을 추진, 그래서 어느 정도 객관성을 결여 하는 평가 시스템.

2) 인기 있는 검색 엔진에 대 한 액세스에 따라

질량에 대 한 액세스 기반 검색 엔진의 대표 명 중, 그 기본 개념은 대부분의 사람들이 방문 하기로 하는 사이트의 대부분은 가장 중요 한 이다. 웹의 이전 수천에 따라 검색 결과에 사용자가 실제로 선택 하 고 사이트 및 이러한 사이트 사이트 순위의 중요성을 확인 하 고 어떤 사이트 최고의 사용자의 검색 요구 사항을 충족 결정 하에 그들의 시간을 방문 했다. 따라서, 그것은 chemotaxis의 전형적인 특성. 이 평가 시스템은 링크 평가에 따라 검색 엔진으로 같은 단점이 있다.

3 검색 결과에서 추가 정보를 제거합니다.

일부 조사 지적 하는 너무 많은 추가 정보 이러한 과도 한 추가 정보를 제거 하려면 정보, 사용자의 부담 증가를, 사용자 정의 콘텐츠 필터링 및 기타 검색 기술을 사용할 수 있습니다.

셋째, 검색 엔진 정보 수집 범위 결정, 대상 검색 엔진 개선

1 수직 테마 검색 엔진

인터넷, 10 배는 속도의 성장을 배를 네트워크 리소스에 대 한 정보 검색 엔진은 더 포괄적인 주제 범위는 너무 넓은, 때문에 그것은 어렵다-모든 항목 수집된 정보 항목은 정확 하 고 전문적인, 경우에 모든 주제에 모든 네트워크 정보를 수집 하기 어려운 있도록 결과 쓰레기의 너무 많이. 이 방법에서는, 타겟팅 및 검색 엔진의 다양 한 종류에 있는 전문화의 그것의 고차를 가진 검색 엔진의 수직 테마 차지 장소, 주식, 날씨, 뉴스 및 검색 엔진의 다른 종류와 같은 높은 적절으로 높은 만족도의 쿼리 결과의 사용자. 저자는 수직 주제에 좋은 개발 공간이 생각 한다.

2) 비-WWW 정보 검색

FTP 클래스 정보 검색 제공

3 멀티미디어 검색 엔진

멀티미디어 검색은 주로 소리와 이미지 검색을 포함합니다.

4, 검색 엔진 기술 개발에 초점을 검색 결과 처리, 보다 최적화 된 검색 결과 제공

1 순수 검색 엔진

검색 엔진의이 종류는 그것의 자신의 정보 수집 시스템, 다른 사람들의 기존 색인 데이터베이스를 사용 하 여, 주로 등 검색 아이디어, 기술 및 메커니즘에 대 한 관심을 지불.

2) 메타 검색 엔진

많은 검색 엔진, 정보의 그들의 수집의 범위는 이제 검색 메커니즘, 알고리즘, 등, 다른 사용자가 여러 검색 엔진의 사용을 배울 필요가 있습니다. 각 검색 엔진의 전체 WWW 리소스 (검색 엔진 시계 데이터), 쿼리 결과의 34% 반복 속도 보다는 더 적은에 결과 같은 검색 엔진에서 얻은, 30-50% 그리고 각 검색 엔진의 45% 미만 관계가 있습니다.

메타 검색 엔진 (메타 enging)는 독립적인 검색 엔진, 수에 사용자 제출된 검색 요청 하 고 결과 사용자에 게 제공, 검색 엔진 검색 엔진 위에 되므로 통합 형태로 중앙 집중식된 통합된 처리. 그것의 주요 초점은 검색을 개선 하기 위해 지능형 검색 결과의 처리 속도, 맞춤 검색 기능 설정 및 사용자 검색 인터페이스 친절, 리콜 및 정밀도 비율이 상대적으로 높다. 현재, 더 성공적인 메타 검색 엔진 등등 MetaCrawler, Dopile, Ixquick를 있다.