搜索引擎主题模型优化(web信息检索解决方案的实现方法，设计一个面向于普通用户的提取)

　　搜索引擎主题模型优化(web信息检索解决方案的实现方法，设计一个面向于普通用户的提取)

　　随着当今社会信息化程度的不断提高，网络数据信息爆炸式增长。同时，庞大的网络新闻信息资源在有效利用方面也取得了长足的进步。但是，网页的承载量太大，信息极其复杂和普通。用户在高效检索和利用网络新闻信息资源方面存在诸多不足——以百度新闻为例：

　　（1）普通用户无法及时对有效新闻信息进行检索、提取、保存和个性化处理，导致一定数量的有效新闻信息资源流失；

　　（2）纯手工搜索、分类、存储大量百度新闻信息搜索，存在工作量大、重复率高、效率低、时效性差、错误率不可控等缺点；

　　（3）多条件搜索难以实现，例如：新闻搜索结果中某年月某日的精确定点查询；实现符合其他个性化需求的新闻搜索；

　　（4）只提供匹配新闻标题和新闻内容的搜索匹配，无法过滤新闻信息来源，导致搜索到大量新闻信息，但新闻信息重复次数也比较多。

　　Web信息检索解决方案的实施方式多是针对商业信息抽取、文档自动检索、科研人员等专业领域的应用研究，针对普通用户（公众、非专业人员、专业应用研究人员）相对比较。很少。

　　需求：设计一个基本的检索提取模型，供普通用户从各种搜索引擎中检索新闻信息，实现基于正则匹配匹配的百度新闻搜索的Web新闻信息HTML格式中提取关键新闻标签信息的算法，使用正则表达式模糊匹配提取所需新闻信息，经过数据噪声清洗，得到用户所需的准确新闻信息，根据用户需求定制个性化信息提取方案，将新闻信息的二次过滤条件设置为使提取的信息更加有效和高效。快捷，为普通用户提供更经济、更个性化、更实用的新闻信息检索、查看、