搜索引擎主题模型优化(网络信息检索新领域新的研究热点就是实现一个主题过滤模块,)

　　搜索引擎主题模型优化(网络信息检索新领域新的研究热点就是实现一个主题过滤模块,)

　　摘要：随着互联网技术的蓬勃发展和Web2.0技术的兴起，网络上存储的信息量呈爆炸式增长，搜索引擎在互联网中的作用越来越大。网络信息检索新领域的新研究热点之一是面向主题的网络爬虫和搜索引擎技术。传统搜索引擎随意抓取网页，不做任何判断，而基于主题的搜索引擎搜索有目的，只返回用户在某个领域需要的内容。针对特定主题使用垂直搜索引擎可以提高查询的准确性、深度和广度，从而大大提高人们的工作和生活效率。Nutch 是一个开源的网络爬虫系统，基于Lucene，开发了索引和检索功能，力求为用户提供更好的检索结果。通过结合 Solr 索引服务器，它具有高度标准的模块框架。Nutch虽然集成了各种功能插件，但缺乏对页面脚本内容的分析和主题相关性的判断，可能会造成网页动态内容缺失和索引文件冗余，影响最终的搜索结果。本文基于开源搜索引擎框架Nutch设计并实现了一个主题搜索引擎。主要工作包括以下几个方面： 1. 主题搜索引擎相关技术及开源网络爬虫Nutch的工作原理和流程研究。介绍和分析主题搜索引擎和中文分词技术的重要组成部分。2.分析了传统网络爬虫无法抓取网页动态链接和内容的缺陷，利用Nutch的插件机制设计并实现了一个JS解析插件。

　　该插件作用于爬虫的采集页面阶段，通过解析网页中的脚本内容，利用正则表达式提取网页中的动态链接。而对于Ajax请求，则使用Htmlunit来完成动态页面的静态化，从而提取出网页的动态内容。3. 基于Nutch的插件机制实现一个主题过滤模块，主要思想是：在基于Mahout的贝叶斯分类算法的基础上，通过训练文档生成贝叶斯模型，以及改进的爬虫被抓取的网页在被索引之前会受到歧视。如果它们属于预先定义的主题，则保存网页，否则将其丢弃，最终实现了我自己的基于贝叶斯分类器的主题爬虫。4. 引用了基于词典的IKAnalyzer，利用归一化二字耦合的思想对Nutch的中文分词进行了改进和测试，从而提高了分词效果。5. 设计并实现了一个Nutch网络爬虫和话题搜索引擎系统，并对爬虫在系统中的性能和准确率进行了相关实验。实验表明，本文设计和实现的系统是有效的。虽然由于加入了JS解析和主题过滤功能而降低了爬取效率，但与开源的Nutch系统和通用搜索引擎百度相比，系统的准确率有了很大的提升。向上。从而提高分词效果。5. 设计并实现了一个Nutch网络爬虫和话题搜索引擎系统，并对爬虫在系统中的性能和准确率进行了相关实验。实验表明，本文设计和实现的系统是有效的。虽然由于加入了JS解析和主题过滤功能而降低了爬取效率，但与开源的Nutch系统和通用搜索引擎百度相比，系统的准确率有了很大的提升。向上。从而提高分词效果。5. 设计并实现了一个Nutch网络爬虫和话题搜索引擎系统，并对爬虫在系统中的性能和准确率进行了相关实验。实验表明，本文设计和实现的系统是有效的。虽然由于加入了JS解析和主题过滤功能而降低了爬取效率，但与开源的Nutch系统和通用搜索引擎百度相比，系统的准确率有了很大的提升。向上。实验表明，本文设计和实现的系统是有效的。虽然由于加入了JS解析和主题过滤功能而降低了爬取效率，但与开源的Nutch系统和通用搜索引擎百度相比，系统的准确率有了很大的提升。向上。实验表明，本文设计和实现的系统是有效的。虽然由于加入了JS解析和主题过滤功能而降低了爬取效率，但与开源的Nutch系统和通用搜索引擎百度相比，系统的准确率有了很大的提升。向上。