关键词采集文章(如何在网页中快速查找关键字广州日报的网站有规律)

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　　如何快速查找网页中的关键字

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　　杜娘高级搜索

　　2.1基于词频统计的搜索引擎——词位加权

　　使用关键词对文档的频率和位置进行排序是搜索引擎最早排序的主要思想，其技术发展最为成熟。它是搜索引擎第一阶段的主要分类技术。它被广泛使用，并且仍然是许多搜索引擎的核心排序技术。其基本原理是：关键词文档中的词频越高，位置越重要，单词与搜索词之间的相关性越好

　　1）词频统计

　　文档词频是指文档中关键词的查询频率。文档中查询关键词单词的频率越高，相关性越大。然而，当关键词是一个普通词时，它在判断相关性方面没有什么意义。TF/IDF很好地解决了这个问题。TF/IDF算法被认为是信息检索领域最重要的发明。TF（术语

　　频率：单文本词汇频率。将关键词的次数除以网页上的总字数，其商称为“关键词Frequency”。IDF（反向文档

　　频率：反向文本频率索引，其原理是如果一个关键词出现在n个网页中，n越大，该关键词的权重越小，反之亦然。当关键词是一个常用词时，其权重非常小，以解决词频统计的缺陷

　　2）字位置加权

　　在搜索引擎中，单词位置权重主要用于网页。因此，对网页布局信息的分析非常重要。通过对网页中搜索关键词的不同位置和布局赋予不同的权重，搜索结果与搜索关键词之间的关联度根据we确定灯光。可以考虑的布局信息包括：是否为标题、是否为关键词、是否为文本、字体大小、粗体等。同时，锚文本的信息也非常重要。它可以准确描述所指向页面的内容

　　2.2基于链接分析排名的第二代搜索引擎

　　链接分析排名的思想源于文献引用索引机制，即越权威的论文被引用或引用越多，他们的论文就越有价值。链接分析和排名的思想与此类似。被其他页面或更权威的页面引用的页面越多，grea它们的价值是。它被其他网页引用的次数越多，网页就越受欢迎。网页越权威，网页的质量就越高。链接分析排名算法可分为以下几类：基于随机漫游模型的算法，如PageRank和Reputation算法；Ba基于概率模型，如salsa和PHITS；基于hub和权威的相互增强模型，如hits及其变体；基于贝叶斯模型，如贝叶斯算法及其简化版本。所有算法在实际应用中结合传统的内容分析技术进行优化。本文主要y介绍了以下经典排序算法：

　　1）PageRank算法

　　PageRank算法由斯坦福大学的博士生Sergey Brin和Lwrence开发

　　PageRank算法是Google搜索引擎的核心排名算法，是Google成为世界上最成功的搜索引擎的重要因素之一，同时也掀起了链接分析研究的热潮

　　PageRank算法的基本思想是用PageRank值来衡量一个页面的重要性，这主要体现在两个方面：引用该页面的页面数和引用该页面的页面的重要性。一个页面p（a）被另一个页面p（b）引用，这可以看作是p（b）推荐p（a）。p（b）将其重要性（PageRank值）平均分配给P（b）引用的所有页面。因此，引用P（a）的页面越多，分配给P（a）的PageRank值越多。PageRank值越高，P（a）越重要。此外，P（b）越重要即，可以为其引用的页面分配的PageRank值越多，并且PageRank值P（a）越高，它就越重要

　　计算公式为：

　　Pr（a）：页面a的PageRank值

　　d：建议使用阻尼系数来避免此问题（即linksink问题），因为有些页面没有链接入或链接出，并且无法计算PageRank值。阻尼系数通常指定为0.85

　　R（PI）：页面PI的PageRank值

　　C（PI）：从页面链接的链接数

　　PageRank值的计算初值相同，为了不忽略重要网页链接的网页也很重要这一重要因素，需要进行迭代运算，根据张英海的计算结果，经过10多次迭代后，链接评估值趋于稳定。这样，系统的PR值在多次迭代后收敛

　　PageRank是一种独立于查询的静态算法，因此所有网页的PageRank值都可以通过离线计算得到。这样，用户检索所需的排序时间减少，查询响应时间大大减少。然而，PageRank有两个缺陷：第一，PageRank算法严重歧视against新添加的网页，因为新网页的传出和传入链接通常很少，PageRank值很低。此外，PageRank算法只依赖外部链接的数量和重要性进行排名，而忽略了页面的主题相关性，使得一些网页的主题不相关（如广告页面）获得较大的PageRank值，这会影响搜索结果的准确性。因此，出现了各种与主题相关的算法，其中以下算法最为典型

　　2）Topic-敏感PageRank算法

　　由于原创PageRank算法未考虑主题相关因素，斯坦福大学计算机科学系Taher

　　Haveli Wala提出了一种主题敏感PageRank算法来解决“主题漂移”问题，该算法认为某些页面在某些领域被认为是重要的，但并不意味着它在其他领域也很重要

　　网页a链接到网页B，该网页B可以被视为网页a在网页B上的得分。如果网页a和网页B属于同一主题，可以认为a在B上的得分更可靠。因为a和B可以生动地被视为同龄人，同龄人往往比非同龄人更了解同龄人，因此同龄人的得分往往更高n比非同行更可靠。不幸的是，TSPR没有利用主题的相关性来提高链接分数的准确性

　　3）HillTop算法

　　Hilltop于2001年获得谷歌工程师Bharat的专利。Hilltop是一种查询相关链接分析算法，它克服了PageRank的查询独立性。Hilltop算法认为，具有相同主题的相关文档链接对搜索者更有价值。在Hilltop中，只有那些专家页面（导出）用来指导人们浏览资源的

　　来源）。当hilltop收到查询请求时，它首先根据查询主题计算相关性最强的专家页面列表，然后根据指向目标页面的非从属专家页面的数量和相关性对目标页面进行排序

　　hilltop算法用于确定网页与搜索关键词之间匹配程度的基本排序过程取代了过度依赖PageRank值来查找那些权威页面的方法，并避免了许多通过添加许多无效链接来提高网页PageRank值的欺骗方法p算法通过不同级别的分数确保评估结果与关键词的相关性，通过不同职位的分数确保主题（行业）的相关性，并通过可区分短语的数量防止关键词的堆叠

　　然而，专家页面的搜索和确定在算法中起着关键作用，而专家页面的质量对算法的准确性起着决定性作用，忽略了大多数非专家页面的影响。互联网上专家页面的比例非常低（1.79 %)hilltop算法不能代表Internet上的所有网页，因此具有一定的局限性。同时，与PageRank算法不同，hilltop算法在线运行，这给系统的响应时间带来了很大的压力

　　4）HITS

　　点击（超链接诱导主题）

　　搜索）该算法由Kleinberg于1998年提出。它是最著名的基于超链接分析的排序算法之一。根据超链接的方向，该算法将网页分为两种类型：权威页面和中心页面。权威页面，也称为权威页面，是指最接近查询关键词和com的页面bination.Hub页面也称为目录页面。此页面的内容主要是指向权限页面的大量链接。其主要功能是组合这些权限页面。对于权限页面P，指向P的Hub页面越多，质量越高，P的权限值越大；对于Hub页面h，权限值越大ges h指出，权限页面的质量越高，h的中心值越大。对于整个web colle