搜索引擎进行信息检索的优化策略方法( 基于超链分析的各种排序算法被搜索引擎界提出的应用)

　　搜索引擎进行信息检索的优化策略方法(

基于超链分析的各种排序算法被搜索引擎界提出的应用)

　　搜索引擎如何对搜索结果进行排序

　　目前，不同的搜索引擎使用不同的相关性排序方法。比较流行的有两种： 超链接分析法，即一个网页被链接的次数越多，链接的站点越权威，网页的质量就越高；词频统计方法，即查询词在网页文档中出*敏*感*词*额来判断排序前后。

　　任何搜索引擎的目的都是为了更快地响应用户搜索，将满足用户需求的搜索结果反馈给搜索用户。能否将与用户检索需求最相关的高质量文档纳入结果排序，是衡量搜索引擎性能的关键技术之一。Google最成功的地方就是利用PageRank对Google排名结果进行排序，让好的结果排在第一位，从而提高检索质量。

　　1. 链接分析

　　面对互联网的新环境，必须采用新的排序技术，才能达到更好的检索效果。因此，搜索引擎社区提出了各种基于超链接分析的排序算法。大多数超链接分析算法都有一个共同的起点：被其他页面链接的页面质量更好，来自更重要页面的链接具有更大的权重。最著名的链接分析方法是布林。s 和佩奇。L于1998年在Google搜索引擎中提出并应用PageRank，IBM在CLEVER搜索引擎中使用HITS（Hypertext Induced Topic Selection）。

　　2.词频统计

　　词频统计方法也是向量空间模型采用的相似度计算方法。很多搜索引擎都以索引项的词频和位置作为判断相关性的标准，采用上述词频加权的方法来计算相关性。一个词在网络文档中出现的频率越高，它代表文档主题的程度就越大，作为索引项的准确度就越高，权重就越大。当它匹配查询词时，它代表的文档与查询请求更相关。除了词频，一个词在文档中的位置也会影响索引器的词选择和词权重的计算。

　　比如在页面标题标签、链接点标签、Meta关键字标签、Meta描述标签中选择关键词，根据词频计算权重，或者页面标题出现索引项, 文章 前几段，段落在最上面的位置，它的权重会增加。虽然大多数搜索引擎使用词频和词位

　　要计算相关性，但细节不同。在计算网页的相关性时，词之间的关系以及词之间的相对位置也是影响因素。网页中每个词之间的距离越近，结果的排名就越高。根据词频和词位计算相关性的方法比较客观准确。它是应用最广泛、最成熟的方法。迄今为止，各大搜索引擎仍将其作为计算相关性的基本方法。

　　但它更容易被人们用来实现不健康的竞争，并且很容易将其网页设计修改为“收录关键词的网页”，在搜索引擎结果中排名第一。这侵犯了搜索引擎结果的客观性和准确性，影响了检索的准确性。

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