搜索引擎主题模型优化(林业主题信息获取与检索技术的研究和开发经验分享)

　　搜索引擎主题模型优化(林业主题信息获取与检索技术的研究和开发经验分享)

　　摘要：搜索引擎是人们获取海量网络信息的主要工具，是网络研究和应用的关键内容。当前，随着互联网信息的爆炸式增长和信息多样化的发展，话题搜索引擎正成为研究热点和发展趋势。本文对中文Web主题信息获取与检索技术进行了一些研究，设计并实现了一个以主题信息采集FRobot为核心的林业主题搜索引擎FIS（Forestry Information Search）。本文首先介绍了当前综合搜索引擎的发展、现状、分类和工作原理，指出了其不足和发展方向。然后，概述了基于主题的搜索引擎的背景和工作方法，讨论了信息检索模型、主题信息采集策略、Fish算法、加权索引和检索技术等搜索引擎的关键技术。在此基础上，利用成熟的向量空间模型（VSM）和改进的Fish算法，结合html文档分析、首页关联、内容预测、数据库全文索引等多种技术，给出对比。理想的主题搜索引擎设计方案并实现了一个林业主题搜索引擎系统FIS。系统面向林业领域，保证林业信息的完整收录及时更新，避免强大的搜索噪声，提高检索效率，并能快速、完整、准确地提供林业专题信息查询。最后，总结了林业学科搜索引擎系统的研发经验，指出了该系统的应用前景和进一步研究的方向。