隨著互聯網在全球範圍內的快速發展，互聯網上龐大的數字信息與人們獲取信息之間的矛盾日益突出。因此，探討和研究網絡信息檢索技術及其發展趨勢，是壹個緊迫而現實的課題。本文對網絡信息檢索的基本原理、技術和工具，網絡信息檢索的現狀進行了分析和研究，並對網絡信息檢索的發展趨勢進行了預測，旨在尋找有效的途徑來改進網絡信息檢索的手段和方法，最終提高網絡信息的檢索效果，使網絡信息資源得到充分有效的利用。
全文主要包括六個部分，
第壹部分是網絡信息檢索綜述，主要闡述了網絡信息檢索涉及的相關概念，如信息檢索技術、網絡信息檢索的特點、網絡信息檢索效果的評價等。
第二部分重點介紹網絡信息檢索的基本技術。如信息推拉技術、數據挖掘技術、信息過濾技術、自然語言處理技術等。，旨在闡明網絡信息檢索的技術支撐，為預測網絡信息檢索的發展趨勢鋪平道路。
第三部分闡述了網絡信息檢索的重要工具&搜索引擎，主要從其檢索機制入手，分析了不同類型搜索引擎的檢索特點和功能。其獨特之處在於全面總結了搜索引擎的基本功能，並對目前流行的搜索引擎進行了科學的分類。...
第四部分分析和討論了檢索技術的另壹個分支——基於內容的檢索技術。
第五部分分析了網絡信息檢索工具的局限性，主要從文本信息檢索和多媒體信息檢索兩方面進行分析。
最後我把它轉換成了。txt文本並發布在下面:
1.1網絡信息資源
網絡信息資源是指“通過國際互聯網可獲得的各種信息資源”。
隨著互聯網的飛速發展，網上信息資源也呈指數級增長，網上信息資源已經成為
作為壹種新型的信息資源，它發揮著越來越重要的作用，其內容幾乎包羅萬象。
以及政治、經濟、文化、科學、娛樂等方面；它的媒體形式多種多樣，包括文字
這、圖形、圖像、聲音、視頻等。；其範圍涵蓋社會科學、自然科學和人文科學。
和工程技術。
1.2信息檢索技術
信息檢索技術是現代信息社會的關鍵技術之壹。信息檢索是指發送信件
信息以壹定的方式組織和存儲，根據信息使用者的信息需求搜索所需信息。
過程和技術，所以信息檢索的全稱也叫“信息存儲與檢索”。狹義的信息檢索
它僅指從信息集中找出所需信息的過程，即利用信息系統檢索工具找到地點。
要求信息的過程。人們獲取信息源的主要途徑有:①大量沿用傳統的檢索方式。
在燕海的圖書館資料中，通過人工檢索索引找到對應的文獻索引號，進而得到原始文獻。
文本；②網上信息檢索。還有壹個發展過程，從檢索結果，從提供
通過檢索與目錄、摘要等相關的二次信息，可以直接獲得全文的電子版；通過檢索方法
從點上看，從常規的以特定關鍵詞或作者、機構等輔助信息為檢索入口。
對原始文檔中的任何單詞進行全文檢索，等等。其中，全文檢索因為包含了信息
近年來，信息檢索的原始性、徹底性和檢索語言的自然性等特征得到了發展。
更為迅速的是，它已經成為壹種非常有效的信息檢索技術，深受人們的關註。它基於大容量文檔。
L3]，這是在歸檔中準確定位所需信息的最有效的方法。
3.2網絡信息檢索
其檢索方式有:瀏覽器模式和搜索引擎模式。
(l)瀏覽器模式(Br，singsystelns)。只要能進hitemct就能打通瀏覽
瀏覽器，使用HTTP協議提供的WV NINEONE服務，瀏覽B頁，通過B頁提取。
通過檢索方法訪問數據庫。
(2)搜索引擎。搜索引擎由互聯網提供。
尋求服務的網站W 7 B利用某些技術和策略在互聯網上收集和發現網絡信件。
信息，並對網絡信息進行了解、提取和處理，建立數據庫，同時以Ni B的形式。
為用戶提供壹個檢索界面，代替用戶輸入關鍵詞、短語或詞組等檢索項
在數據庫中找出與問題相匹配的記錄，同時返回結果，並按相關性順序輸出，從
以便快速查找信息。搜索引擎處理的信息資源主要包括萬維網服務。
除了電子郵件和新聞組信息之外，服務器上的信息。搜索引擎服務的目的是為了充實。
它滿足了用戶的信息需求，所以它是面向用戶的，是交互式的。
網絡信息檢索工具使用主動提交或自動搜索來搜索數據。
1.4網絡信息檢索效果評價
目前公認的檢索效果評價標準有:查全率、檢索
準確率、收錄範圍、輸出格式，其中召回率和準確率最為重要。
現代信息科學技術的發展為人們提供了多種多樣的信息獲取和傳輸方式。
而技術，從“源”與“用戶”的關系來看，可以分為“信息推送”兩種模式
信息推送模式，即“源”主動向“用戶”推送信息，如電臺廣播；
“信息拉取”模式，即“用戶”主動從“來源”拉取信息，
例如查詢數據庫。
2.2.1信息推送技術
“推”模式網絡信息服務是基於網絡環境的壹種新的服務形式，即信。
信息服務提供商使用“推送”技術在互聯網上為特定用戶提供信息服務。推送技術
它之所以成為互聯網上的壹項新技術，是因為它制造了網絡信息服務工具
擁有主動權，不僅能把用戶感興趣的信息直接推送給用戶，還能有效利用。
網絡資源，提高網絡吞吐量；此外，推送技術還允許用戶與提供信息的服務器進行通信。
用戶之間的透明交流極大地方便了用戶。
所謂推送技術，又稱“Push”技術和Webeasting技術，本質上是
互聯網是壹種軟件，它可以根據用戶定義的標準自動收集用戶最可能出現的情況。
興趣信息，然後在適當的時候，將它投遞到用戶指定的“位置”。因此，從技術上
在技術上，“推”模式的網絡信息服務是智能化的，可以自動提供信息。
壹套計算機軟件服務，不僅可以了解和發現用戶的興趣(可能關註的)
某些主題的信息)，還能主動從網上搜索信息，並經過篩選、整理、
然後根據每個用戶的具體需求，主動推送給用戶141。
(l)信息推送模式。信息推送有兩種方式，網絡直播和智能。
網絡直播方式包括:頻道推送。頻道網播技術是目前廣泛使用的壹種模式。
它將壹些頁面定義為瀏覽器中的頻道，用戶可以像選擇電視頻道壹樣接受興趣。
的網絡廣播信息；郵件推送，通過郵件主動向用戶發布推送的信息。
如國際會議通知、產品廣告等。:基於Web的推送。將在特定網頁中推送
信息發布給用戶，比如企業、機構或某人的網頁；專用推送。采用專業化
門信息收發軟件，源推送信息給特殊用戶，如保密點對點通信。
智能推送方式有:運營推送(客戶推送)，其中信息由客戶數據運營啟動。
用力。當客戶操作數據時，它將在數據庫中存儲修改後的新數據後開始。
信息推送流程:向其他客戶推送新數據；觸發推送(服務器推送)，由
Ll碩士學位論文
主圖，5合成圖⑧
數據庫中的觸發器啟動信息推送過程，並將新數據推送給其他客戶。當數據出現時，
更改，如添加(插入)、刪除(刪除)、修改(更新)、觸發
啟動信息推送流程。
(2)信息推送的特點。信息推送的特點是:主動性、針對性、智能性和高效性。
性、靈活性和全面性I5】。
主動性。推送技術的核心是服務提供商主動將。
數據被傳輸到客戶端。因此，主動性是“推”模式網絡信息服務最基本的特征之壹。
這也與基於瀏覽器“拉”模式的被動服務形成鮮明對比。
有針對性(個性化)。針對性是指推送技術可以針對用戶特定的信息需求。
搜索、處理和推送，根據用戶的具體信息需求，為用戶提供定制化搜索。
界面。
智力。推送服務器可以根據用戶的需求自動收集用戶感興趣的信息。
推送給用戶。甚至，推送技術中的“客戶端代理”也可以從。
搜索預定站點，收集更新信息並將其發送回用戶。同時，個人信息服務的代理人和主
主題搜索代理還可以控制搜索的深度，過濾掉不必要的，以提高“推送”的準確性
信息，將識別B站點的資源列表及其更新狀態與客戶代理壹起完成。因此，網絡
網絡環境下的“推”式信息服務具有高度的智能性。這也是傳統的話題設置服務。
(SDI)無法比擬。
效率。效率是網絡環境下“推”式信息服務的另壹個重要特征。推
技術的應用可以在網絡空閑時啟動，有效利用了網絡帶寬，更適合傳輸大數據。
多媒體信息量。
靈活性。靈活性是指用戶可以根據自己的方便和需求靈活設置連接。
通過電子郵件、對話框、音頻和視頻訪問互聯網上的特定信息資源。
全面。“推”模式網絡信息服務的實現不僅需要信息技術設備，還需要
還要靠搜索軟件、分類標引軟件等技術的綜合[6]。
然而，在當前的信息技術發展階段，“推”技術仍然存在很大的缺陷，如:沒有
能保證信息傳遞，沒有狀態跟蹤，缺少群組管理功能等等。因此，國內外的研究
研究人員還提出了超推技術理論。所謂超推技術，就是保留和延續。
繼承和提高推送的優點(主動投放和個性化定制)，摒棄推送眾多缺點中的壹個。
！碩士學位論文
主導管，5號人工血管
後來發展起來的壹種新的推送技術。它最大的特點就是保證傳輸。好了
所有的信息都是在特定的時間發送給特定的信息用戶，同時保持連續的用戶信息。
素材，可以隨時知道是誰收到的信息，信息是否是為用戶定制的，用戶環境是否合適。
等等【刀】。
2.2.2信息檢索技術
常用且典型的信息檢索技術，如數據庫查詢，是用戶主動查詢數據庫，
從數據庫中提取所需的信息。它的主要優點是:針對性好，用戶可以滿足自己的需求
有目的地查詢和搜索所需信息。
互聯網上的信息檢索技術可以說是數據庫查詢技術的擴展和延伸。仔王
在互聯網上，用戶面對的不僅僅是壹個數據庫，而是壹個擁有海量信息的互聯網環境。
於是，搜索引擎這種拉取(查詢)各種網絡信息的輔助工具應運而生。信息推送和信息拉取各有特點，在實踐中也經常結合使用。
起來，常用的組合方式是:
(1)“先推後拉”式。及時推送最新信息(更新動態信息)，然後有針。
性拉所需信息。這樣，便於用戶關註信息變化的新情況和新趨勢，從而
動態選擇需要深入理解的信息。
(2)“先拉後推”式。用戶先拉所需信息，然後根據用戶的興趣，有針。
以性的方式推送其他相關信息。
(3)“推拉”式。在信息推送過程中，允許用戶隨時中斷和凍結。
對網頁感興趣，進行進壹步搜索，主動拉取更多信息。
(4)“推中拉”式。在搜索用戶拉取的信息的過程中，根據用戶輸入的按鍵
話，信息源主動推送相關信息和最新信息。這不僅可以及時和有針對性地使用。
客戶服務可以減輕網絡負擔，擴大用戶範圍[8]。
因此，信息推送和信息拉取的結合就是現在的互聯網、數據庫系統和其他信。
信息系統是為用戶提供主動信息服務的壹個發展方向。
2.3Web挖掘技術
隨著網絡的發展，網絡已經成為人類社會的公共信息源。在hitemet
它給人類帶來了前所未有的信息機遇，但也使人類的信息環境更加復雜。
主圖，5合成圖⑧
如何使用信息的問題並沒有像預期的那樣通過信息技術的發展得到滿意的解決。
相反，隨著信息技術的發展，信息的激增造成了個人實際需要的信息量。
以及探索B上的海量信息之間的矛盾，這也使得個人很難利用信息。存在
在這種情況下，雖然在B環境中有專門的檢索工具，因為搜索引擎是
從傳統搜索技術發展而來，在用戶需求日益增加的現狀下，傳統搜索技術
科技沒能滿足人們的需求。為了更有效地利用網絡信息資源，W 7 B挖掘
作為壹種新的知識挖掘手段，它為Web信息的利用提供了壹種新的解決方案。
2.3，1山eb發掘內容
數據挖掘是從大量不完整、有噪聲、模糊和隨機的數據中提取數據，
提取人們事先不知道的潛在有用信息和知識的過程。
Web挖掘是從WWW及其相關資源和行為中提取有用的模式和隱藏的信息。那
WWW及其相關資源是指存在於WWW上的Web文檔和Web服務器上的日誌文檔。
以及用戶數據，從Web挖掘的概念上，我們應該看到Web挖掘本質上是壹種知識。
發現的手段，它主要從以下三個方面進行仁。
(1)Web內容挖掘。W 7 B內容挖掘是從w7b數據中提取知識來實現Web。
資源的自動檢索提高了web數據的利用效率。隨著因特網的進壹步發展
數據越來越龐大，種類越來越多，數據的形式既有文本數據信息，也有圖像、
音頻、視頻等多媒體數據信息，既有來自數據庫的結構化數據，也有有用的HTML。
標記半結構化數據和非結構化自由文本數據信息。所以W的內容有b。
信息挖掘主要從以下兩個角度進行["]。
首先，從信息檢索的角度，本文主要研究如何處理文本格式和超鏈接文檔
壹些數據是非結構化或半結構化的。在處理非結構化數據時，壹般使用詞集方法。
非結構化文本用壹組詞條表示，用信息評價技術對文本進行預處理。
然後采用相應的模型來表示。此外，還可以使用最大漢字序列長度、分段、
使用概念分類、機器學習和自然語言統計來表示文本。當處理半結構化數據時，
壹些相關的算法可以用來對超鏈接進行分類，尋求識別七個B頁之間的關系並提取規則。壹樣
與處理非結構化數據相比，半結構化數據增加了HTML標記信息和Web文本。
文件內部的超鏈接結構使得表示半結構化數據的方法更加豐富。
第二，從數據庫的角度，主要處理結構化的W Bi B數據庫，也就是超鏈接。
14 8瑞余睿
文檔和數據大多由加權圖或對象嵌入模型(OME)或關系數據庫表示。
通過應用壹定的算法，我們可以找出網頁之間的內在聯系，其主要目的是推斷網頁。
網站結構或將W Bi B變成壹個數據庫，以便更好地管理和查詢信息。數數
數據庫管理壹般分為三個方面:壹是建模，研究和了解B上的高級查詢語言，以便
不限於關鍵字查詢；二是信息的整合和提取，把每個W 7 B站點及其包裝。
將程序視為公認的B數據源，通過W 7 B數據倉庫(data~house)或虛擬W 7 B數據庫實現多個數據源的集成。第三，通過研究建立和重建PageB網站
研究網上查詢語言，實現網站的建立和維護。
(Zab結構的開挖。W Bi B結構挖掘，主要指對W七個B文檔的分析，從
文檔之間的組織結構，以獲得有用的模式。內容挖掘研究文檔中的關系，
W 7 b結構挖掘關註網站中超鏈接結構之間的關系，發現隱藏的結構
在壹個頁面鏈接結構模型之後，妳可以用這個模型來重新分類W七個B頁，或者妳可以
用於查找類似網站。
W 7 B結構挖掘的數據類型是W 7 B結構化數據。結構化數據是壹種描述
網頁內容組織的數據，頁面中的結構可以用超文本標記語言表示為樹結等。
此外，頁面之間的結構也可以用連接不同網頁的超鏈接結構來表示。文檔之間的鏈接反射
討論了文獻信息之間的壹些關系，如隸屬平行關系、引用與被引用關系。是的，w七b
通過對網頁上的超鏈接進行分類，可以判斷和識別網頁信息之間的屬性關系。因為網絡
頁面中有或多或少的結構信息，可以通過研究頁面W dead B的內部結構來發現。
與用戶選擇的頁面集合信息相關的其他頁面信息模式，以檢測站點W和站點b的發展
信息的完整程度。
③網絡行為挖掘。所謂W-B用戶行為挖掘，主要是通過對B服務器當天的識別。
記錄文件和用戶信息分析，從而獲得關於用戶的有用模式。W 7 b行為挖掘
數據信息主要是指網絡日誌中包含的用戶行為模式，包括檢索時間、檢索詞、
搜索路徑、搜索結果以及瀏覽了哪些搜索結果。由於W 7 B本身的異構性，
分布性、動態性和無統壹結構的特點使得互聯網上的內容挖掘變得困難。
它需要在人工智能和自然語言理解上有所突破。好在是基於W 7 B服務。
服務器的109日誌結構完整。當壹個信息用戶訪問壹個網站時，它與訪問有關。
日誌中記錄了頁面、時間、用戶ro等信息，所以提供了信息。
L5碩士學位論文
主，5合成⑥
挖掘是可行且有意義的。在技術實踐過程中，日誌中的數據壹般是先體現出來的。
拍攝各種關系信息，並進行預處理，包括去除與挖掘無關的信息。為
為了提高性能，目前用於109日誌數據信息挖掘的方法有路徑分析、關聯規則、
模式發現、聚類分析等。為了提高準確率，行為挖掘也被應用到網站結構信息中
頁面內容信息等。
2.3.2web挖掘技術在網絡信息檢索中的應用
Web內容挖掘在檢索中的應用。W-Bi-B內容挖掘是指文檔內容及其描述
在獲取知識的過程中，由於傳統的信息檢索技術對W-B文檔的處理不夠深入，
因此，我們可以在網絡信息檢索中使用B內容挖掘技術來處理W-B文檔。
進壹步完善，具體表現在以下幾個方面。
①文本摘要技術。文本摘要技術是指從文檔中提取關鍵信息，然後對其進行簡化。
W Bi B文件信息摘要或表示的幹凈形式。以便用戶可以瀏覽這些關鍵字母
興趣，妳可以對W 7 B網頁上的信息有個大概的了解，決定它的相關性，選擇它。
②文本分類技術。內容挖掘中的文本分類是指根據預先定義的主題進行分類。
類別，使用計算機對文檔集合中的每個文檔進行自動分類。網絡信息分類
檢索的價值在於可以縮小檢索範圍，大大提高精度。目前，已經出現了非常
多文本分類技術，如TFIFF算法等。，因為文本挖掘和搜索引擎處理少數文本。
幾乎壹模壹樣，所以文本分類技術可以直接應用於搜索引擎的自動分類。
通過對大量頁面進行自動、快速、有效的分類，可以提高文檔檢索的精度。
③文本聚類技術。文本聚類與文本分類的過程J相反。文本聚類是指
將文檔集合中的文檔分成更小的簇要求同壹簇中的文檔盡可能相似。
大，而聚類之間的關系越小越好，這些聚類相當於分類表中的類別。文本聚類
技術不需要預先定義話題類別，這樣搜索引擎的類別就可以和收集到的進行對比。
信息適應。與人工分類相比，文本聚類技術更加快速和客觀。與此同時，
文本聚類可以與文本分類技術相結合，使信息處理更加方便。您可以評估檢索結果
對相似的結果進行分類和分組。
(2)Web結構挖掘在網絡信息檢索中的應用。W Bi B采用了壹種信息組織的方法。
這種非平面結構，壹般來說W有B的信息組織方式是按內容組織的。但是
因為W Bi B的這些結構信息很難處理，所以搜索引擎壹般不會處理這些字母。
16碩士學位論文
主人，朱正515⑧
息，而是將嗶嗶觸摸B頁作為平面機制的文本進行處理。然而，在從touch B結構挖掘之後，
通過挖掘B文檔的組織結構，搜索引擎可以進壹步擴展搜索引擎的
檢索能力，提高檢索效果['3]。
(3)脆性B行為挖掘在網絡信息檢索中的應用。觸b行為挖掘是挖掘的壹種
總結用戶檢索行為的模式。用戶檢索行為壹直是信息檢索的重要研究內容。
內容，通過探索B行為挖掘，不僅可以發現大部分用戶的潛在行為模式，還可以
而且妳還可以發現單個用戶的個性化行為。研究這些模式可以更好地搜索。
反饋搜索引擎的檢索效果，從而進壹步改進搜索策略，提高檢索效果。
2.3.3web局限性和web挖掘技術的發展方向
(1)b孔含量開采。無論w 7 b上的數據是用HTML還是XML標記語言表示，
不能完全解決w 7 b數據的非結構化問題，尤其是中文句子格式繁多，虛詞、
實詞之間沒有絕對的界限，分詞困難，無法自動標註數據。
因此，有必要將數據倉庫等信息技術與七B內容挖掘技術相結合。
行信息存儲，最終實現智能化、自動化的數據表示和索引以供檢索。
通常，數據的表示和數據的利用形式是相互關聯的，因此相應數據的設計具有很高的查詢性
總率和準確率的挖掘算法也是未來的方向之壹，就像數據表示壹樣。此外，多媒體號碼
根據如何識別、分類、索引，這也是未來B內容挖掘研究的難點和方向。
(2)梅B結構數據挖掘。隨著互聯網的迅速發展，網站的內容越來越豐富。
豐富，結構越來越復雜，用有向圖來表示巨型網站的鏈接結構將無法滿足數據處理。
為了滿足需求，我們需要設計壹種新的數據結構來表示網站結構。
因為用於對比分析找出問題的用戶使用信息只有日誌流量，那麽，對於
如何識別日誌流中的每個鏈接關系，用什麽結構來表示，如何提取有用的信息。
模式等。，既是飛識別B行為挖掘的重要研究內容，也是網站結構挖掘的重要組成部分。
研究方向之壹。
(3)、eb用戶行為挖掘。由於因特網傳輸協議HTTP的無狀態特性，
代理服務器端緩存的存在使得用戶訪問日誌存在於服務器、代理服務器和。
客戶端，因此，從W 7 B用戶訪問日誌中學習用戶訪問規則的最大難點在於，例如。
如何對分布在不同位置的訪問日誌進行預處理，形成每個用戶的壹次性訪問周期？
介於。壹般來說，對於靜態的W 7 B網站，服務器端的日誌比較容易獲取，客戶端和代。
L7服務器用戶訪問日誌不易獲取；其次，因為壹個完整的W Bi B是由壹個接壹個組成的。
圖片和框架頁面，並且用戶對服務器的訪問也具有並發性，在確定用戶訪問內容時。
，您必須從服務器日誌中選擇用戶實際請求的頁面和頁面的主要內容。
此外，現有的數據挖掘算法主要是在大量交易數據的基礎上開發的。
是的，在處理海量Web用戶訪問日誌時也需要重新設計算法結構['41]。
2.4信息過濾技術
Hitemet的開放環境為人們檢索和使用信息提供了極大的便利，但它與
同時，網絡環境也給人們及時準確地檢索到所需信息帶來了麻煩。這是因為，第壹
第壹，網絡環境下的信息來源復雜多樣，而且是任意性的，沒有人或者任何單位關心。
信息可以在網上發布，不論場景和動機，信息的產生和傳播都沒有經過篩選和審查。
因此，信息的可靠性、質量和價值成為用戶主要關心的問題；第二，目的
大多數數據搜索工具的檢索範圍是全面的，它們的機器人試圖把各種
抓取網頁，簡單處理後存入數據庫以備查驗；第三，搜索引擎直接提供
大部分給用戶的檢索途徑都是基於關鍵詞的布爾邏輯匹配，返回給用戶的都是壹切。
包括關鍵詞，這樣的檢索結果在數量上遠遠超過了用戶的吸收和使用能量。
武力讓人感到無助。這就是人們常說的“信息過載”“信息超載”。
大象。正是在這樣的背景下，信息過濾技術開始引起人們的關註。其目的是使
搜索引擎有更多的“智能”，使得搜索引擎的參與更加深入細致。
在用戶的整個檢索過程中，從關鍵詞的選擇、檢索範圍的確定到檢索結果的細化，
幫助用戶在海量信息中找到真正與自己需求相關的信息。
2.4.1信息過濾模型
信息過濾的本質仍然是壹種信息檢索技術，所以它仍然依賴於壹定的信息檢索模型。
不同的檢索模型有不同的過濾方法。51。
(1)具有布爾邏輯模型的過濾器。布爾模型是壹種簡單的檢索模型。搜索
在中文中，它基於文檔是否包含關鍵詞，因此不需要分析網頁的數據。
進行深加工。最簡單的關鍵字表可以設計成只有三個字段:關鍵字，包括。
關鍵詞的投稿號和關鍵詞在相應文獻中出現的次數。搜索時，用戶提交關鍵詞。
……………………………………
太長了，發不了。希望對妳有用，其實真的沒有。聯系我(給我留言)，我會發到妳郵箱。