【摘 要】
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针对传统的搜索引擎关键词提取算法在实现检索时存在的局限性,本文通过对数据挖掘中的关联规则相关算法进行改进,并将改进后的算法与搜索引擎技术相结合,以此来提高传统搜索
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针对传统的搜索引擎关键词提取算法在实现检索时存在的局限性,本文通过对数据挖掘中的关联规则相关算法进行改进,并将改进后的算法与搜索引擎技术相结合,以此来提高传统搜索引擎的查全率和查准率。文章主要分为两大部分:第一部分将非加权关联规则改进,并与搜索引擎技术相融合。首先从关联规则经典算法Apriori的改进出发,通过此算法来解决传统搜索引擎中的问题,然后发现新的问题,最后引入两种FP-tree树的概念来解决新的问题。第二部分是针对上文研究的非加权关联规则应用于搜索引擎之中,并没有关注各个网页词语也存在权重的问题,为了符合实际,引入相关定理对相关FP-tree树进行改进,以此来解决加权过滤检索问题。所做的主要工作和研究成果如下:(1)由于传统的关键词查询算法存在查全率和查准率低的问题,文中对传统的经典apriori算法进行改进,并将改进后的算法与搜索引擎技术加以融合;首次将关联规则和搜索引擎技术结合起来。(2)由于改进后的apriori算法存在多次扫描数据库,效率低下的问题,首次引入FP-tree的概念来提高搜索引擎查找速率。(3)由于上述改进后的算法不考虑网页词语权重的问题,与实际存在差距,这里创造性地利用加权支持度来解决搜索引擎中权重词语查询的问题。(4)由于加权过滤方法过滤不够精细,在这里将利用树的思想来解决相关加权过滤问题。
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