搜索引擎进行信息检索的优化策略方法(搜索引擎进行信息检索的优化策略方法一般有两种)

　　搜索引擎进行信息检索的优化策略方法(搜索引擎进行信息检索的优化策略方法一般有两种)

　　搜索引擎进行信息检索的优化策略方法一般有两种,一种是基于内容质量的方法,另一种是基于链接的方法,基于内容质量的方法通常应用于搜索业务,链接类型多数使用指向类型多,覆盖面广,链接链接量可能比较大的内容来做检索。基于内容质量的优化策略方法大致经历了三个阶段:第一阶段,基于关键词的方法,对网页进行内容分析后,建立内容质量关键词集合,通过语义分析可以得出的语义匹配与近义词关键词集合,通过判断该集合是否覆盖所需要检索的关键词集合(目前来说,所有类型都可以进行检索,基于深度学习的方法可以进行非常准确的关键词匹配),然后从这些点进行分析整理后得出的结果集合再根据关键词集合进行检索,按照简单省时省力的方法建立检索表格,对这个检索表格进行填充以对检索效率有所提高。

　　第二阶段,基于匹配类型的策略,这个策略在最初通过实际运用中已经不是必要的一个概念,可以视为是检索表格直接的指向,这个策略通常采用两个路径建立检索:基于个人喜好指向和类推检索,然后有针对性的将针对性的检索方法进行策略优化。第三阶段,基于链接类型的策略,通过检索链接来进行检索,链接类型有对称性检索(有样本和样本相近),孤立性检索(只有样本有样本,但是可以将样本互相关联),pg合适性检索(样本含有样本),rc合适性检索(样本含有样本但互相无关),检索人员可以从这里选择性的考虑检索。

　　除了进行单一检索优化之外,随着深度学习不断发展,特别是计算机视觉领域的进步,融合了深度学习和特征提取技术的检索模型也有不错的效果,提供一种从图像中提取特征匹配检索的方法lin-cnn,提供一种从检索结果中学习特征匹配查询结果的方法ror,提供一种基于sift特征的检索结果建模的方法,支持组合检索特征。