搜索作文十篇

搜索作文篇1

英语老师：精打细算

经过英语老师阿S的拖堂搜索，我看，阿S很有当数学老师的天分。为什么呢？你们看，快下课了，阿S仍脸不改，心不跳的。直到“叮铃铃——”下课了。阿S才说：“同学们，刚才小n和小a在课堂上捣乱，用掉3分钟。课前给同学们‘洗脑’用了5分钟。谢谢了。”同学们纷纷感叹：“下课只剩3分钟啦！”“下课只剩2分30秒，谢谢”阿S又插了一句。同学们全体晕倒，只有阿S在讲桌上津津有味的讲课……

数学老师：永远的5分钟

数学老师老J也是拖堂高手。看，在老师讲课时“叮铃铃——”的铃声又打破了宁静。同学们的眼睛一直盯着老J，老师平平常常的看了我们一眼。说：“再讲5分钟”于是一个呼儿。一个5分钟、两个5分钟……我们的课间活动又跟我们说拜拜了！老J啊老J，你在台上讲课，我们却在下面“1秒、2秒、3秒……”地数着，一直数到300秒，头当然也就崩溃了。

语文老师：无限唠叨

语文老师阿Z作为我们的“领头羊”——班主任，总以学习为主。阿Z早自习要讲，语文课也要讲：“同学们啊，你们已经5年纪了。我也不想再说你们了，可是啊，我还得说说你们，男生呀，要绅士点。女生啊，要淑女点。那些卡片，娃娃就不要再玩了……”估计又要讲一节课了。果然不出我所料。下课了，阿Z说：“延迟下课！”……

搜索作文篇2

???西黄山村游记

烟台星海艺术学校

五年级周凯燕

2008年10月18日早晨7：30分，作为烟台晚报的小记者，我非常荣幸的的与其他伙伴们，坐上了开住福山区回里镇黄山西村的大巴，开始了大眼睛搜索改革开放30年变化的旅程．

车在行驶的过程中，晚报的大记者向我们简单的介绍了黄山西村的情况．从改革开放前农民收入不足600元，到现在年平均收入6979元，从当年的崎岖小路，到今天的高速公路，从当年人间荒芜的山区，到今天丰收的果园，从当年赫赫有名的孙超油坊，到如今无人问津的历史遗址．本次下乡活动就是让我们这群城里的孩子体验一下农村的生活，感受改革开放30年农村发生的巨变．

我们乘坐的大巴很快就驶入了乡间的小路，一片片果林在车的两边一一闪过．我们的目的地马上就要到了．老师们将我们分成5个分队，我也有幸担任了第五分队的小队长．

我高举红旗，带着十二分的好奇，带领我们的队员先到了孙超油坊．首先映入眼帘的是一个锈迹斑斑的榨油机，上面粘满了小虫．据说：榨油时花生要经过蒸－炒－制胚－花生饼等工艺，最后将花生饼放在榨油机里，利用重力榨出油来．这个榨油机原来每天24小时不停的工作，成为当时赫赫有名的孙超油坊．现如今，这台榨油机已经退出了历史的舞台，成为过去历史的见证．

离开油坊，沿着山路，我看到了一条条水渠，从高山上流下来的水，就是通过它们来灌溉果园的．与之相连的是好几座山，远远眺望，像一尊大佛端坐在其中，据说每当山上有大片云朵出现，就会下雨．

在这个风景秀丽，空气清新、依山傍水的仙境中，我们5个小分队开始了烤花生的比赛。叔叔给我们送来了烤花生用的藤蔓和花生，我们小组各个成员，分工合作，共同完成任务，吃着自己劳动来的果实，我的心情甭提有多高兴、多开心！由于表现突出，我们小分队被评为优秀团队组．

搜索作文篇3

关键词：搜索引擎；网络爬虫；检索

中图分类号：TP311.52 文献标识码：A

1.搜索引擎介绍

搜索引擎是指根据一定的策略、运用特定的计算机程序从互联网上采集信息，在对信息进行组织和处理后，为用户提供检索服务，将检索的相关信息展示给用户的系统。搜索引擎是工作于互联网上的一门检索技术，它旨在提高人们获取搜集信息的速度，为人们提供更好的网络使用环境。从功能和原理上搜索引擎大致被分为全文搜索引擎、元搜索引擎、垂直搜索引擎和目录搜索引擎等四大类。

全文搜索引擎是当前应用最为普遍的主流搜索引擎，国内外知名的有baidu，Google，Bing等。全文搜索引擎的工作原理是分词程序将爬虫程序从互联网上抓取的文章中的内容预处理后进行分词，然后计算机索引程序扫描分好的词，对每一个词建立倒排索引，并将该词在文章中出现的位置以及次数记录在数据库中，当用户检索程序在用户提交检索请求时根据数据库中事先建立的索引进行检索，并将检索结果反馈给用户。全文搜索引擎数据库的容量极大，检索的范围很广，易用性较强，然而由于知识来源较为广泛，导致重复的内容过多且繁杂，更新不够迅速。

元搜索引擎就是通过一个统一的用户界面帮助用户在多个搜索引擎中选择和利用合适的搜索引擎来实现检索操作，是对分布于网络中的多种检索工具的全局控制机制。目前国内外有诸如360综合搜索、InfoSpace等。元搜索引擎可以充分集中各搜索引擎的优势有效地扩大了搜索引擎的检索广度和提高了检索结果的准确率。元搜索引擎是基于多个搜索引擎上的二次整合，它没有数据库，因此相同的检索请求会导致重复检索。

垂直搜索引擎是针对某一个行业进行搜索的专业搜索引擎，是搜索引擎的细分和延伸，是对网页库中的某类专门的信息进行一次整合，定向分字段抽取出需要的数据进行处理后再返回给用户。垂直搜索引擎是在特定的搜索领域来满足特定的搜索需求如火车票搜索、视频搜索等，其检索范围小而且是基于结构化数据和元数据的搜索，检索结果准确度高，检索时间短，所需耗费的成本低。

目录搜索引擎是以人工方式或半自动方式搜集信息，由编辑员查看信息之后，人工形成信息摘要，并将信息置于事先确定的分类框架中。信息大多面向网站，提供目录浏览服务和直接检索服务。它有别于其他的各类搜索引擎。

2.搜索引擎所用主要技术

搜索引擎工作流程主要有数据采集、数据预处理、数据处理、结果展示等阶段。在各工作阶段分别使用了网络爬虫、中文分词、大数据处理、数据挖掘等技术。

网络爬虫也被称为蜘蛛或者网络机器人，它是搜索引擎抓取系统的重要组成部分。网络爬虫根据相应的规则，以某些站点作为起始站点通过各页面上的超链接遍历整个互联网，利用URL引用根据广度优先遍历策略从一个html文档爬行到另一个html文档来抓取信息。

中文分词是中文搜索引擎中一个相当关键的技术，在创建索引之前需要将中文内容合理的进行分词。中文分词是文本挖掘的基础，对于输入的一段中文，成功的进行中文分词，可以达到电脑自动识别语句含义的效果。

大数据处理技术是通过运用大数据处理计算框架，对数据进行分布式计算。由于互联网数据量相当庞大，需要利用大数据处理技术来提高数据处理的效率。在搜索引擎中，大数据处理技术主要用来执行对网页重要度进行打分等数据计算。

数据挖掘就是从海量的数据中采用自动或半自动的建模算法，寻找隐藏在数据中的信息，是从数据库中发现知识的过程。数据挖掘一般和计算机科学相关，并通过机器学习、模式识别、统计学等方法来实现知识挖掘。在搜索引擎中主要是进行文本挖掘，搜索文本信息需要理解人类的自然语言，文本挖掘指从大量文本数据中抽取隐含的、未知的、可能有用的信息。

3.搜索引擎以及搜索引擎技术发展趋势

3.1 搜索引擎的发展趋势

随着移动业务、科技的发展和人们生活方式的改变，在未来搜索引擎将会发生明显的变化。

3.1.1 知识图谱搜索

知识图谱是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。当用户发起一个搜索请求后，除了显示用户搜索的结果，其他与之相关的重要信息也将以发散图表的形式呈现出来。这一功能将在满足用户信息检索的同时，可以更好的理解用户所需要的内容。

3.1.2 个性化搜索

搜索引擎技术的通用性决定了它的普适性，从而忽略了搜索用户个体之间的差异。个性化的搜索技术可以根据不同背景、不同目的和不同时期的查询请求为不同用户提供有对性的个性化的搜索服务。个性化搜索通过采集以及分析不同的用户数据信息来学习不同用户的行为和爱好，从而实现对不同用户进行差异化信息检索的目的。

3.1.3 多媒体搜索

搜索作文篇4

其实，我们还可以进一步提高Windows Vista的搜索效率。这里以VistaSP2为例进行说明：

技巧一：快速更新搜索结果

实际工作中，我们可能经常需要在某个固定路径下搜索不同格式的文件，但如果每次都重新设置搜索条件，确实也是相当的麻烦。其实，我们可以创建多个不同的搜索结果文件，以后直接双击即可更新搜索结果：

例如在完成对于“.zip文件格式的搜索之后，单击工具栏上的“保存搜索”按钮，此时会弹出“另存为”对话框，文件名和保存路径可以自行指定，至于保存类型则不用更改，保存之后我们可以得到一个扩展名为“search-ms”的文件，以后直接双击该文件，即可获得最新的搜索结果，比起重新搜索，效率自然高出不少。

如果希望更换搜索格式，可以用记事本打开搜索结果文件，找到“operator=“oontains”value=”.zip”。将其中的“.zip”更改为“.rar”。保存生效后退出。以后，只需要直接双击“名称.zip.search-ms”这个搜索结果文件，可以发现搜索结果内容已经发生了变化。

技巧二：同时搜索两种格式的文件

只要对搜索结果文件稍作改造，即可同时搜索两种格式的文件：

例如需要同时搜索.pdf或.jpg两种不同格式的文件，仍然首先在“名称”框输入“.pdf.jpg”，注意这里请以英文半角的空格进行分隔。单击工具栏上的“保存搜索”按钮，确认之后会获得相应的XML文件。用记事本打开这个搜索结果文件，按下“Ctrl+H”组合键打开替换对话框，将“andCondition”替换为“orCondition”，保存更改之后退出。双击这个修改后的搜索结果文件，可以看到搜索结果中已经同时包含两种不同格式的文件，如果需要搜索其他的格式，可以按照同样的方法进行更改。

技巧三：启用自然语言

搜索作文篇5

一、前言

1.目的和意义

搜索引擎是当前互联网应用中的主要工具，通过使用搜索引擎，使得我们检索信息的能力获得了极大的提高，我们较常使用的百度和Google就是搜索引擎应用最成功典范。随着企业数据中心的建立，越来越多的数据不断的汇聚，企业将面对海量数据，如何把搜索引擎技术引入到企业中应用，并利用其为企业搭建自己的搜索平台，为企业从海量数据中进行快速、准确、有效的搜索提供支持。

2.研究的内容

本文主要研究内容是Lucene搜索引擎实现原理，并利用基于Lucene的搜索引擎服务器Solr搭建企业自己的搜索平台。

二、搜索引擎原理

1.搜索引擎介绍

搜索引擎是一种搜索工具，目的在于帮助用户找到想要查询的信息和数据。搜索引擎没有具体的分类，大致分为全文搜索引擎、分类目录搜索引擎、元搜索引擎等。企业中要使用搜索引擎技术，可以选择成熟的开源项目，目前开源的全文搜索引擎有Sphinx、Nutch、Solr等等。

2.搜索引擎工作原理

不同的搜索引擎实现会有一些差异，但是基本的实现原理是类似的。搜索引擎工作原理总体分两个过程，索引（Indexing） 和搜索（Search）。

索引：是所有搜索引擎的核心概念，为了进行快速查找，把数据处理成一种高效、可交叉引用的格式。索引过程是将各种数据提取成搜索引擎能识别的信息交给索引器，索引器会分析数据并在索引库中创建该信息的索引。

搜索：就是在索引中查找关键字的过程，目的是找到这些关键字在哪些地方出现过，搜索的质量通常由查确率（precise）和查全率（recall）来衡量，查全率衡量查找到相关内容的能力，查确率用来衡量过滤非相关内容能力。搜索过程是在得到用户的查询请求后，在索引库中搜索创建的索引，然后返回结果。

三、搜索引擎库Lucene

本文选择Lucene搜索引擎来实现搜索应用，它是一个基于JAVA的开源、高度可扩展的搜索引擎库，也是目前最为流行的基于JAVA开源全文检索工具包。它提供了一套简单的核心API，可方便的嵌入到各种应用程序中实现增加索引和搜索功能。

1.索引的建立

只要数据能转换成文本，Lucene可以对任何格式的数据做索引和搜索。对于常见的格式化文档，使用Tika工具包解析成文本，然后将文本填到Document中的Field里（类似于数据库的字段概念），经过分词器解析，用IndexWriter写入到索引文件中。

中文分词

在搜索引擎中，词（Token）是真正用来索引文档的信息。对英文而言，词与词之间有空格分隔，可以很容易的区分出词，而中文的词不存在分隔符，同时也缺乏明显的形态标记，难以识别。因此，中文的搜索引擎首要问题就是如何将中文分割成合理的词语序列，这个过程就叫中文分词。好的分词器能快速而准确的切分中文语句，使用户在搜索过程中从索引库中查找信息花费时间减少，从而提高中文搜索速度。我们可以使用开源、成熟的分词器，如IKAnalyer、MmsegAnalyer等。

2.搜索

Lucene搜索仅需要几个类就可以简单的实现搜索，它使用Query搜索Analyer分词分析后的关键词，通过IndexSearcher搜索索引文件，返回TopDocs结果。返回的结果中包括了TotalHits结果总数和每条结果记录的Score评分等信息。

四、搜索平台的搭建

1.Solr介绍

Solr是一个基于Lucene的Java搜索引擎服务器，它包装扩展了 Lucene，使用Lucene库实现的一个HTTP服务，并沿用了Lucene的技术术语， Solr创建的索引文件能与Lucene搜索引擎库完全兼容。应用程序使用HTTP协议或Solr提供的API进行提交索引和检索，只要能和Solr服务器进行通信，就能非常简单快捷的在应用程序中实现全文检索功能。图4.1展示Solr整体的运行结构。

图4.1 Solr整体运行结构

2.Solr搜索平台的搭建

Solr的运行需要依赖于JAVA Web服务器，它可以部署在Tomcat、JBoss、Jetty等Web服务器上。下面是Solr与Tomcat整合的步骤。

2.1建立文件夹

建立Solr主文件夹，建立home和server目录，同时在home文件夹下建立data文件夹用于放置索引文件。将下载的Solr程序里的solr.war内容解压到server下，用于Solr的服务：

2.2添加Solr运行环境到Tomcat：

修改server.xml

在节点下添加Solr运行环境：

2.3更改Solr配置文件：

更改索引文件夹配置：

${solr.data.dir：c：＼solr＼home＼data}

完成后，运行Tomcat，输入地址：http：//localhost：8080/solr，就可以进入Solr管理页面，基于Solr的基础搜索平台就已经搭建起来

3.Solr应用

3.1自定义字段

要使Solr可以处理我们自己的索引，要做的就是在Schema中配置自己的字段（Solr的字段与数据库字段概念类似）。Schema是Solr业务逻辑的核心，一个文档包含哪些字段，字段是否被索引，如何索引，如何被查询都在Schema中定义。在Solr的conf目录下的Schema.xml文件中定义自己的字段类型和字段信息，配置文件里也定义了初始的一些字段类型和字段，如整型、浮点、字符串等。下面是自定义字段信息（indexed表示是否索引，stored表示是否存储在索引文件中）：

3.2 HTTP请求接口

Solr对外提供HTTP接口参数来实现对数据的索引的增加、删除、修改、查询。用户通过向部署在Web服务器中的 Solr应用程序发送 HTTP 请求来执行索引和搜索。Solr 接受请求后通过 HTTP 以同样的方式返回响应，默认配置返回 Solr 的标准 XML 响应，也可以配置 Solr 让其返回JSON等其它响应格式。参数跟在HTTP链接后面，可以在网页表单中使用。如q（查询）参数用法：

http：//localhost：8080/solr/select/？q=id：00001

3.3 SolrJ

SolrJ是Solr提供的基于JAVA的接口，提供了完整的操作Solr的API。它规避了使用HTTP接口参数中拼接字符串链接的繁琐，可以和使用Lucene一样直接、灵活的嵌入在JAVA程序中操作Solr。

4.Solr性能测试

为了测试Solr的搜索性能，本文将Solr的搜索与SQL中的常用的like查询语句做性能比较。

测试环境：Solr服务器部署在CentOS6.3 Linux系统的虚拟机中，系统无其他应用。SQL服务器使用装在Windows Server 2008系统下的MSSQL Server 2008。

测试内容：针对1 个有1，324，844条记录的表做查询测试，Solr通过DataImportHandler （DIH）方法将数据导入到索引库中（100万条数据导入时间是54. 496秒）。

测试：为了保证搜索结果的准确，没有使用客户端。Solr使用Solr服务器自带的管理界面进行查询，SQL中使用SQL Server 2008自带的企业管理器进行查询。

Solr测试方法： 在Solr管理界面里填入“关键字”查询，返回结果中QTime表示查询时间，单位为毫秒。 SQL测试方法：在企业管理器的查询界面输入like‘关键字’语句查询，返回查询语句执行的时间。

根据上述方法，连续随机找了20个关键字进行查询，形成如下对比图。

从上图可以看出，虽然仅有100万条的数据，排除各种客观因素，Solr查询的时间也仅是数据库查询的百分之一量级。我们知道Like查询语句不能利用数据库建立的索引，搜索过程实际上仍然是从头到尾的遍历过程，随着数据量不断的增大，到千万乃至上亿条数据的时候，使用LIKE查询语句，查询性能将会急剧的下降，这时候与搜索引擎的性能对比将不是百分之一的量级了。

搜索作文篇6

【关键词】网络信息资源；搜索引擎；体系结构；工作过程；工作原理

随着国内外近年来电子图书馆、数字图书馆、虚拟图书馆的兴起与发展，图书馆的工作对象由文献资源扩展为信息资源。以计算机技术、网络技术、微电子技术为核心的现代化技术将从根本上改变图书馆的工作模式、工作方法甚至体制形态。新的研究课题不断涌现，其中包括网上信息资源的虚拟链接和应用、利用计算机进行各类信息（包括多媒体信息、流媒体信息等）的存储和检索。

1.网络信息资源

网络信息资源是将文字、图像、声音、动画等多种形式的信息，以数字化形式存储，并借助计算机与网络通信设备、收集、组织、存储、传递、检索和利用的信息资源。

2.网络信息资源的检索工具

网络信息资源检索工具有多种，按照其检索机制可分为主题指南（目录型检索工具）、图书馆的网络导航（学科导航）、搜索引擎等。从功能上来看，主题指南和图书馆的网络导航类似图书中的目次，而搜索引擎则更像索引。搜索引擎使用自动索引软件来发现、收集并标引网页，建立索引数据库，以Web形式提供检索界面。当用户输入某个关键词的时候，所有在页面内容中包含该关键词的网页都将作为搜索结果被搜出来。在经过复杂的算法进行排序后，这些结果将按照与搜索关键词的相关度高低依次排列。搜索引擎强调的是检索功能，而非主题指南那样的导引、浏览。

3.搜索引擎基本工作原理

3.1 搜索引擎的概念

搜索引擎是指自动从互联网搜集信息，经过一定整理之后，提供给用户进行查询的系统。它是为满足用户对网络信息搜索需求应运而生的网络工具，既是互联网信息查询的导航器，也是沟通用户与网络信息的重要桥梁。搜索引擎是在检索被搜索到的网页的数据库，而不是检索互联网本身。[1]

3.2 独立搜索引擎是一个双层的客户机/服务器（Client/Server—C/S）体系结构

当用户访问搜索引擎时，用户端为客户机，向搜索引擎发出检索请求，搜索引擎为服务器，检索自己的索引数据库并将检索结果以应答形式提交给用户。当搜索引擎采集数据时，搜索引擎为客户机，向WWW站点等实际资源系统提出页面搜索请求，各类实际资源系统为服务器，将有关数据（例如WWW页面或文档）作为应答提交给搜索引擎。

3.3 搜索引擎的目的

搜索引擎的目的只有一个：寻找相关性最高的网页。

3.4 搜索引擎有至少三个因素值得重视：数据库，用户搜索，搜索结果排序

值得一提的是数据库，搜索引擎的数据库资源由用户提交的登录信息组成，他们还主动地使用其“Web crawlers”“spiders”或“robots”程序搜索因特网并将搜索到的网页信息归入其索引数据库中。

3.5 搜索引擎的工作包括如下三个过程

（1）在互联中发现、搜集网页信息

搜索引擎首先负责数据采集，即按照一定的方式和要求对网络上的WWW站点进行搜集，并把所获得的信息保存下来以备建立索引库和用户检索。但是收集网页只是搜索引擎的一部分工作，他们的其他服务器要做的还有进行计算/分配/储存用户习惯等等。

（2）对信息进行提取和组织建立索引库

首先是数据分析与标引，搜索引擎对已经收集到的资料给与按照网页中的字符特性予以分类，建立搜索原则，举例来说，对于"软件"这个词，它必须建立一个索引，当用户查找的时候，他知道到这里来调取资料。当然，对于网页语言，该字符的处理（大小写/中文的断字方式等等）等方面，各个搜索引擎都有自己的存档归类方式，这些方式往往影响着未来搜索结果。

接下来是数据组织，搜索引擎负责形成规范的索引数据库或便于浏览的层次型分类目录结构，也就是计算网页等级，这个原则特别是在Google非常重要，一个接受很多链接的网页，搜索引擎必然在所有的网页当中将这些连接多的网页提升上来。

（3）在索引数据库中搜索排序

由检索器根据用户输入的查询关键字，在索引库中快速检出文档，进行文档与查询的相关度评价，对将要输出的结果进行排序，并将查询结果返回给用户。

搜索引擎负责帮助用户用一定的方式检索索引数据库，获取符合用户需要的WWW信息。搜索引擎还负责提取用户相关信息，利用这些信息来提高检索服务的质量，信息挖掘在个性化服务中起到关键作用。用户检索的过程是对前两个过程的检验，检验该搜索引擎能否给出最准确、最广泛的信息，检验该搜索引擎能否迅速地给出用户最想得到的信息。

3.6 主要搜索引擎

主要搜索引擎有Goole、百度、Yahoo和Bing。一般来说，如果是搜索英文信息使用Goole会更有效，搜索中文信息则倾向于使用百度。即使在中文信息领域，如果单就搜索的准确性而言，目前Goole仍占据着明显优势，应成为首选。目前百度以近70%的市场占有率，占据中文搜索引擎的领先地位，在全球的市场份额则落后于谷歌、雅虎和微软必应排在第4位。

参考文献

搜索作文篇7

关键词：元搜索引擎；搜索引擎

引言

近几年Internet上的信息容量呈爆炸性趋势增长，人们也越来越多地通过搜索引擎获取信息。随着网络技术及搜索技术的日臻完善，中外搜索引擎已广为人们熟知和使用。但任何搜索引擎的设计，均有其特定的数据库索引范围、独特的功能和使用方法以及预期的用户群指向。且Internet上的信息过于庞杂，具有不稳定和变动快的特点，没有一个索引系统能适时地全面覆盖Web的文档。因而一个搜索引擎通常不能找到用户需要的所有信息，用户在进行检索时需要在多个搜索引擎之间进行切换，在多个检索结果列表之中挑选对自己有用的内容。为解决逐一登陆各搜索引擎，并在各搜索引擎中分别多次输入同一检索提问式等烦琐操作，一个能集成不同搜索引擎检索结果的检索工具-元搜索引擎出现了。

1.工作原理

元搜索引擎主要由三部分组成，即：

“请求提交”负责实现用户个性化的检索设置要求，包括调用哪些搜索引擎、检索时间限制、结果数量限等；

“检索接口”负责将用户的检索请求转化成满足不同搜索引擎“本地化”要求的格式；

“结果显示”负责所有源搜索引擎检索结果的去重、合并、输出处理等。

元搜索引擎是在统一的用户查询界面和信息反馈形式下，共享多个独立搜索引擎的资源库为用户提供信息资源检索的调用其它独立搜索引擎的引擎系统。[1]检索时，元搜索引擎根据用户提交的检索请求，调用多个独立搜索引擎进行搜索，独立搜索引擎执行元搜索引擎检索请求后将检索结果以应答形式传送给元搜索引擎，元搜索引擎将获得的检索结果经过汇集、去重、排列等优化处理后，以统一格式在同一界面集中传送给用户。

2.实现方式

2.1All-in-one

这类元搜索引擎没有统一的全局外部模式，而是以各搜索引擎的检索模式和数据格式直接面对用户，即直接把来自多个搜索引擎的搜索结果列在一个页面上，不作重新计算或更改，如国内的元搜。

2.2桌面元搜索引擎

桌面元搜索引擎是一个包括多个成员搜索引擎的完整系统，允许用户自定义检索时运行的搜索引擎集合。可实现对多个搜索引擎的并行检索和后期处理功能。例如用户定义结果排序方式、删除重复记录等功能，如SearchX2000、飓风搜索通、SearchWolf、BeeLine等。

2.3多线索式元搜索引擎

提供统一界面及对各搜索引擎特点介绍和选择机制用户通过全局界面实现对多个或任意一个搜索引擎的检索。统一结果集的组织与显示：元搜索引擎对各目标搜索引擎返回的结果进行处理，形成全局结果集，并以统一格式显示，主要涉及数据格式转换、去重、统一排序等。国外多数元搜索引擎都是采用这种方式，如MetaFisher、MetaCrawler、Dogpile、万纬等。

3.中外元搜索引擎的性能比较

根据元搜索引擎的特点，本文选择了主页设置、搜索范围、响应时间、搜索技术、检索结果等14个具体指标对中外元搜索引擎的性能进行比较（表1）[3]。

从对中外元搜索引擎的比较分析看，目前英文元搜索引擎发展较快，而中文元搜索引擎发展缓慢，与英文元搜索引擎相比，还存在较大差距，无论是从元搜索引擎的数量，还是其页面设置、检功能、结果处理等方面都还存在一些问题，因此如何借鉴英文元搜索引擎的经验，这就需要我们发展更多自己的中文元搜索引擎以适应信息检索技术不断进步的需要。

4.元搜索引擎发展方向探讨

4.1加强对检索结果的处理

由于在不同的搜索引擎在搜集信息的数量、收集信息的范围、采用的索引方法、使用的相似度评价等方面的巨大差异，再加上元搜索引擎的设计者不能获取这些搜索引擎的很多技术细节，对不同的搜索引擎返回结果不能很好地进行排序。

4.2个性化

评价元搜索引擎质量标准主要是看其检索请求提交机制。[4]在检索方法的设置上，提供给用户更多的自由空间，让用户有充分的个性化要求，使用户可以灵活设置一些检索变量，按照自己的意愿合理的组织检索式。

4.3智能化

一方面，元搜索引擎通过对用户搜索习惯和兴趣的把握，达到自动选择合适的独立搜索引擎的效果，从而进行搜索。另一方面，用户可利用其它方式的输入查询（如声音、图像、视频等），实现智能的查询转换功能，从而得到预想的结果。

4.4专业化

专业元搜索引擎是个很好的概念，不但网络资源可以比普通元搜索引擎挖得更深更多，搜索负担还小得多，符合网络发展方向的。

5.结论

搜索引擎已经成为信息领域的产业之一，元搜索引擎作为其中一个新的研究、开发领域，具有综合性和挑战性。相信在未来的互联网信息检索领域，元搜索引擎肯定会有更广阔的应用前景，尤其中文元搜索引擎大多还处于起步阶段，发展余地很大，在不久的将来会有更多、更好的元搜索引擎出现。（作者单位：河北大学管理学院图书馆学系）

参考文献

[1] 何晓聪，元搜索引擎的理论与实践[J]，现代情报，2004，8（8）：34～35

[2] 原福永，元搜索引擎的现状与发展[J]，计算机工程与设计，2005，26（12）：3279～3280

搜索作文篇8

搜索引擎的工作流程主要分为三步：从互联网抓取网页创建抓取网页的索引库从索引库中进行搜索。

首先需要一个能访问网络的爬虫器程序，依据URL之间的关联性自动爬行整个互联网，并对爬行过的网页进行抓取收集。当网页被收集回来后，采用索引分析程序进行网页信息的分析，依据一定的相关度算法（如超链接算法）进行大量计算，创建倒排序的索引库。索引库建好后用户就可以通过提供的搜索界面提交关键词进行搜索，依据特定的排序算法返回搜索结果。因此，搜索引擎并不是对互联网进行直接搜索，而是对已抓取网页索引库的搜索，这也是能快速返回搜索结果的原因，索引在其中扮演了最为重要的角色，索引算法的效率直接影响搜索引擎的效率，是评测搜索引擎是否高效的关键因素。

网页爬行器、索引器、查询器共同构成了搜索引擎的重要组成单元，针对特定的语言，如中文、韩文等，还需要分词器进行分词，一般情况下，分词器与索引器一起使用创建特定语言的索引库。它们之间的协同关系如图1所示。

而开放源代码的搜索引擎为用户提供了极大的透明性，开放的源代码、公开的排序算法、随意的可定制性，相比于商业搜索引擎而言，更为用户所需要。目前，开放源代码的搜索引擎项目也有一些，主要集在中搜索引擎开发工具包与架构、Web搜索引擎、文件搜索引擎几个方面，本文概要介绍一下当前比较流行且相对比较成熟的几个搜索引擎项目。

开源搜索引擎工具包

1．Lucene

Lucene是目前最为流行的开放源代码全文搜索引擎工具包，隶属于Apache基金会，由资深全文索引/检索专家Doug Cutting所发起，并以其妻子的中间名作为项目的名称。Lucene不是一个具有完整特征的搜索应用程序，而是一个专注于文本索引和搜索的工具包，能够为应用程序添加索引与搜索能力。基于Lucene在索引及搜索方面的优秀表现，虽然由Java编写的Lucene具有天生的跨平台性，但仍被改编为许多其他语言的版本：Perl、Python、C++、.Net等。

同其他开源项目一样，Lucene具有非常好的架构，能够方便地在其基础上进行研究与开发，添加新功能或者开发新系统。Lucene本身只支持文本文件及少量语种的索引，并且不具备爬虫功能，而这正是Lucene的魅力所在，通过Lucene提供的丰富接口，我们可以根据自身的需要在其上添加具体语言的分词器，针对具体文档的文本解析器等，而这些具体的功能实现都可以借助于一些已有的相关开源软件项目、甚至是商业软件来完成，这也保证了Lucene在索引及搜索方面的专注性。目前，通过在Lucene的基础上加入爬行器、文本解析器等也形成了一些新的开源项目，如LIUS、Nutch等。并且Lucene的索引数据结构已经成了一种事实上的标准，为许多搜索引擎所采用。

2．LIUS

LIUS即Lucene Index Update and Search的缩写，它是以Lucene为基础发展起来的一种文本索引框架，和Lucene一样，同样可以看作搜索引擎开发工具包。它在Lucene的基础上作了一些相应的研究及添加了一些新的功能。LIUS借助于许多开源软件，可以直接对各种不同格式/类型的文档进行文本解析与索引，这些文档格式包括MS Word、MS Excel、MS PowerPoing、RTF、PDF、XML、HTML、TXT、Open Office及JavaBeans等，对Java Beans的支持对于进行数据库索引非常有用，在用户进行对象关系映射（如：Hibernate、JDO、TopLink、Torque等）的数据库连接编程时会变得更加精确。LIUS还在Lucene的基础上增加了索引更新功能，使针对索引的维护功能进一步完善。并且支持混和索引，可以把同一目录下与某一条件相关的所有内容整合到一起，这种功能对于需要对多种不同格式的文档同时进行索引时非常有用。

3．Egothor

Egothor是一款开源的高性能全文搜索引擎，适用于基于全文搜索功能的搜索应用，它具有与Luccene类似的核心算法，这个项目已经存在了很多年，并且拥有一些积极的开发人员及用户团体。项目发起者Leo Galambos是捷克布拉格查理大学数学与物理学院的一名高级助理教授，他在博士研究生期间发起了此项目。

更多的时候，我们把Egothor看作一个用于全文搜索引擎的Java库，能够为具体的应用程序添加全文搜索功能。它提供了扩展的Boolean模块，使得它能被作为Boolean模块或者Vector模块使用，并且Egothor具有一些其他搜索引擎所不具有的特有功能：它采用新的动态算法以有效提高索引更新的速度，并且支持平行的查询方式，可有效提高查询效率。在Egothor的发行版中，加入了爬行器、文本解析器等许多增强易用性的应用程序，融入了Golomb、Elias-Gamma等多种高效的压缩方法，支持多种常用文档格式的文本解析，如HTML、PDF、PS、微软Office文档、XLS等，提供了GUI的索引界面及基于Applet或者Web的查询方式。另外，Egothor还能被方便地配置成独立的搜索引擎、元数据搜索器、点对点的HUB等多种且体的应用系统。

4．Xapian

Xapian是基于GPL的搜索引擎开发库，它采用C++语言编写，通过其提供绑定程序包可以使Perl、Python、PHP、Java、Tck、C#、Ruby等语言方便地使用它。

Xapian还是一个具有高适应性的工具集，使开发人员能够方便地为他们的应用程序添加高级索引及搜索功能。它支持信息检索的概率模型及丰富的布尔查询操作。Xapian的包通常由两部分组成：xapian-core及xapian-bindings，前者是核心主程序，后者是与其他语言进行绑定的程序包。

Xapian为程序开发者提供了丰富的API及文档进行程序的编制，而且还提供了许多编程实例及一个基于Xapian的应用程序Omega，Omega由索引器及基于CGI的前端搜索组成，能够为HTML、PHP、PDF、PostScript、OpenOffice/StarOffice、RTF等多种格式的文档编制索引，通过使用Perl DBI模块甚至能为MySQL、PostgreSQL、SQLite、Sybase、MS SQL、LDAP、ODBC等关系数据库编制索引，并能以CSV或XML格式从前端导出搜索结果，程序开发者可以在此基础上进行扩展。

5．Compass

Compass是在Lucene上实现的开源搜索引擎架构，相对比于Lucene而言，提供更加简洁的搜索引擎API。增加了索引事务处理的支持，使其能够更方便地与数据库等事务处理应用进行整合。它更新时无需删除原文档，更加简单更加高效。资源与搜索引擎之间采用映射机制，此种机制使得那些已经使用了Lucene或者不支持对象及XML的应用程序迁移到Compass上进行开发变得非常容易。

Compass还能与Hibernate、Spring等架构进行集成，因此如果想在Hibernate、Spring项目中加入搜索引擎功能，Compass是个极好的选择。

开源Web搜索引擎系统

1．Nutch

Nutch是Lucene的作者Doug Cutting发起的另一个开源项目，它是构建于Lucene基础上的完整的Web搜索引擎系统，虽然诞生时间不长，但却以其优良血统及简洁方便的使用方式而广收欢迎。我们可以使用Nutch搭建类似Google的完整的搜索引擎系统，进行局域网、互联网的搜索。

2．YaCy

YaCy是一款基于P2P(peer-to-peer)的分布式开源Web搜索引擎系统，采用Java语言进行编写，其核心是分布在数百台计算机上的被称为YaCy-peer的计算机程序，基于P2P网络构成了YaCy网络，整个网络是一个分散的架构，在其中所有的YaCy-peers都处于对等的地位，没有统一的中心服务器，每个YaCy-peer都能独立的进行互联网的爬行抓取、分析及创建索引库，通过P2P网络与其他YaCy-peers进行共享，并且每个YaCy-peer又都是一个独立的服务器，能够对本机用户使用过的网页进行索引，并且采取多机制来保护用户的隐私，同时用户也通过本机运行的Web服务器进行查询及返回查询结果。

YaCy搜索引擎主要包括五个部分，除普通搜索引擎所具有的爬行器、索引器、反排序的索引库外，它还包括了一个非常丰富的搜索与管理界面以及用于数据共享的P2P网络。

开源桌面搜索引擎系统

1．Regain

regain是一款与Web搜索引擎类似的桌面搜索引擎系统，其不同之处在于regain不是对Internet内容的搜索，而是针对自己的文档或文件的搜索，使用regain可以轻松地在几秒内完成大量数据（许多个G）的搜索。Regain采用了Lucene的搜索语法，因此支持多种查询方式，支持多索引的搜索及基于文件类型的高级搜索，并且能实现URL重写及文件到HTTP的桥接，并且对中文也提供了较好的支持。

Regain提供了两种版本：桌面搜索及服务器搜索。桌面搜索提供了对普通桌面计算机的文档与局域网环境下的网页的快速搜索。服务器版本主要安装在Web服务器上，为网站及局域网环境下的文件服务器进行搜索。

Regain使用Java编写，因此可以实现跨平台安装，能安装于Windows、Linux、Mac OS及Solaris上。服务器版本需要JSPs环境及标签库（tag library），因此需要安装一个Tomcat容器。而桌面版自带了一个小型的Web服务器，安装非常简单。

2．Zilverline

搜索作文篇9

搜索引擎的工作原理为：从互联网上抓取网页建立索引数据库在索引数据库中搜索排序。从互联网上抓取网页利用能够从互联网上自动收集网页的Spider系统程序，自动访问互联网，并沿着任何网页中的所有URL爬到其它网页，重复这过程，并把爬过的所有网页收集回来。建立索引数据库由分析索引系统程序对收集回来的网页进行分析，提取相关网页信息根据一定的相关度算法进行大量复杂计算，得到每1个网页针对页面内容中及超链中每1个关键词的相关度(或重要性)，然后用这些相关信息建立网页索引数据库。

在索引数据库中搜索排序当用户输入关键词搜索后，由搜索系统程序从网页索引数据库中找到符合该关键词的所有相关网页。最后由页面生成系统将搜索结果的链接地址和页面内容摘要等内容组织起来返回给用户。

搜索引擎按其工作方式可分为三种，全文搜索引擎，目录搜索引擎和元搜索引擎。

1全文搜索引擎

全文搜索引擎的代表是网络爬虫，网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从Internet网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列，直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并放入等待抓取的URL队列。然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。

爬虫设计是否合理将直接影响它访问Web的效率，影响搜索数据库的质量，另外在设计爬虫时还必须考虑它对网络和被访问站点的影响，因为爬虫一般都运行在速度快，带宽高的主机上，如果它快速访问一个速度较慢的目标站点，可能导致该站点出现阻塞。Robot应遵守一些协议，以便被访问站点的管理员能够确定访问内容，Index是一个庞大的数据库，爬虫提取的网页将被放入到Index中建立索引，不同的搜索引擎会采取不同方式来建立索引，有的对整个HTML文件的所有单词都建立索引，有的只分析HTML文件的标题或前几段内容，还有的能处理HTML文件中的META标记或特殊标记。

2目录搜索引擎

目录搜索引擎的数据库是依靠专职人员建立的，这些人员在访问了某个Web站点后撰写一段对该站点的描述，并根据站点的内容和性质将其归为一个预先分好的类别，把站点URL和描述放在这个类别中，当用户查询某个关键词时，搜索软件只在这些描述中进行搜索。很多目录也接受用户提交的网站和描述，当目录的编辑人员认可该网站及描述后，就会将之添加到合适的类别中。

目录的结构为树形结构，首页提供了最基本的入口，用户可以逐级地向下访问，直至找到自己的类别，另外，用户也可以利用目录提供的搜索功能直接查找一个关键词。由于目录式搜索引擎只在保存了对站点的描述中搜索，因此站点本身的变化不会反映到搜索结果中，这也是目录式搜索引擎与基于Robot的搜索引擎之间的区别。分类目录在网络营销中的应用主要有下列特点：

通常只能收录网站首页(或者若干频道)，而不能将大量网页都提交给分类目录；网站一旦被收录将在一定时期内保持稳定；无法通过"搜索引擎优化"等手段提高网站在分类目录中的排名；在高质量的分类目录登录，对于提高网站在搜索引擎检索结果中的排名有一定价值；紧靠分类目录通常与其他网站推广手段共同使用。

3元搜索引擎

我们可将元搜索引擎看成具有双层客户机／服务器结构的系统。用户向元搜索引擎发出检索请求，元搜索引擎再根据该请求向多个搜索引擎发出实际检索请求，搜索引擎执行元搜索引擎检索请求后将检索结果以应答形式传送给元搜索引擎，元搜索引擎将从多个搜索引擎获得的检索结果经过整理再以应答形式传送给实际用户。当然，某些元搜索引擎具有略微不同的机制。元搜索引擎在接受用户查询请求时，同时在其他多个引擎上进行搜索，将结果进行相关处理，以整体统一的格式反馈给用户。

它的特点是本身并没有存放网页信息的数据库。多数元搜索引擎在处理其它的搜索引擎返回结果时，只提取出每个搜索引擎的结果中考前的条目，然后将这些条目合并在一起返回给用户，元搜索引擎实现起比较简单，但是它也有一定的局限性，例如多数元搜索引擎都只能访问少数几个搜索引擎，并且通常不支持这些搜索引擎的高级搜索功能，在处理逻辑查询时也常常会出现错误。在这几种检索工具中，目录式搜索引擎成本高，信息t少的缺点，但它的信息准确这一优点使其在一定的领域和时间内仍会被使用，机器人搜索引擎是当前各种搜索引擎的主流，但随着网络信息量的增加，单一搜索引擎已经难已满足要求，结合目录式搜索引擎，机器人搜索引擎的优势，以元搜索引擎为核心的多层搜索引擎是搜索引擎的发展方向。

搜索引擎技术功能强大，提供的服务也全面，它们的目标不仅仅是提供单纯的查询功能，而是把自己发展成为用户首选的Internet入口站点。目前的搜索引擎主要有几个特点:多样化和个性化的服务。强大的查询功能。目录和基于Robot的搜索引擎相互结合。目前搜索引擎是网络上被使用频率最高的服务项目之一，随着Internet的发展，网上庞大的数字化信息和人们获取所需信息能力之间的矛盾突出。搜索结果丰富的搜索引擎技术正在被信息更集中的局域网取代，因为搜索系统的表现与用户的期望值相差太大，诸如数据量高速增长的视频、音频等多媒体信息的检索，仍然无法实现。

搜索引擎越来越不能满足用户的各种信息需求，如收集的网页数量和其数据库的更新速度存在着不可调和的矛盾。用户经常无法打开查询的结果。网络信息时刻变动，实时搜索几乎不可能。网络信息收集与整理是搜索引擎工作的重要部分。搜索引擎需要定期不断地访问网络资源。目前网络带宽不足，网络速度慢，遍历如此庞杂的网络时间花费非常庞大，这就是不能实时搜索的原因。（编选： 勇全）

参考文献

[1]张兴华.搜索引擎技术及研究[J].现代情报，2004，(4).

[2]唐铭杰.论搜索引擎的发展概况及发展趋势[J].情报杂志，2001，(5).

[3]阳小华.分布式WWW信息收集技术[J].计算机工程与应用，2000，(5).

搜索作文篇10

[关键词]搜索引擎 电子商务 智能搜索 人工智能

一、搜索引擎的现状

当前搜索引擎数据库检索和应用性差，不利于用户使用;排序技术指标单一，查找到的信息有效性低;信息分类类目和标准不统一，导致界而友好性低;自身搜索技术不成熟，误检率高，不利于电子商务使用。

搜索引擎主要由搜索器、索引器、检索器和用户接口四部分组成。搜索器一般采用一种被称为Spider的网络自动跟踪索引程序。索引器的功能是理解搜索器所索引的信息，从中抽取索引项、建立起自己的物理索引数据库。检索器的功能是根据用户的查询在索引库中快速检索出文档，进行文档与查询的相关度评价，对将要输出的结果进行排序，并实现某种用户相关性反馈机制。用户接口的作用是输人用户查询，显示查询结果，提供用户相关性反馈机制。

目前搜索引擎根据构建时的不同策略，大致可以分为三种模式:一、建立在分类基础上的搜索引擎，优点是准确率比较高，不足是查全率不是很好。二、建立在索引文档基础上的搜索引擎，优点是搜索网络信息效率高，查全率好于第一种，但查准率不及第一种；三、建立在概念的基础上，突破了传统搜索引擎中相对比较简单的基于关键词的匹配，它借助数据字典扩展条件，通过模式的提取和识别抽象化搜索条件与文档之间的联系，这种搜索引擎的查准率较差，而查全率是三者中最高的。

利用人工智能先进技术重新设计搜索引擎，使搜索引擎更具智能化，使检索结果更能反映用户的需求，这类搜索引擎称为智能搜索引擎。把信息检索从目前基于关键词层面提高到基于知识层面，是解决问题的根本和关键。

二、智能检索技术的分析研究

1.网络Robot的智能技术分析研究

网络Robot是一种软件，它完成任务必须具备一定的智能，可以概括为以下几个方面：

(1)提取网页中的有效链接

智能Robot从分析一组指定的URL开始，按照电子商务的电子词典对文档的相关性进行判断提取超链，滤去不适宜的文档，降低索引的混乱程度，满足条件的超链按照标题或单词建立索引并产生本地数据库，使搜索结果更加纯净。

(2)识别访问过的链接，剔除广告等无意义的链接

智能Robot排除掉那些在目标URL中已被访问过的URL；由于WWW的巨大规模，为避免Robot搜索得太深，从而回不到原处的情况发生，必须对搜索的深度进行限制；剔除图像、音频、视频等无法进行索引的文档。

(3)确定搜索策略

Robot的搜索策略是指当Robot搜索到一个文档后，下一步应当转移到哪个文档的方法问题。它主要有以下几种搜索策略:①IP地址搜索策略。它实现的方法是先赋予Robot一个起始的IP地址，然后根据IP地址递增的方式搜索本IP地址段后的每一个WWW地址中的文档。优点是搜索全面，缺点是不适宜大规模的搜索。②深度优先搜索策略。它是从起始节点出发，一直搜索到那些不包含任何超级链接的文件为止，然后再返回某一文档，再继续选择该文档中的其他超级链接。优点是便于发现新的站点，但信息面增长相对慢一些。③广度优先搜索策略。它是先搜索完一个Web页面中所有的超级链接，然后再继续下一层的搜索，直到最底层为止。它能够很好地解决搜索面的问题，缺点是对于深层Web文档要花很长的时间才能到达。

我们采取深度与广度相结合的策略来采集文档，满足条件的文档放到搜索数据库并建立索引数据库，针对链接内容发生变化，采取迅速、及时的更新机制，建立的索引库供检索数据使用。

2.搜索条件的获取和智能分析研究

通常搜索引擎支持最多的是关键词搜索和在此基础上的逻辑运算，在初步搜索结果中再搜索和限制条件较为复杂的高级搜索，这种简单的用户信息获取方式势必直接影响着搜索结果的准确性和相关性。目前，由于各类电子商务站点使用的搜索引擎都是基于关系数据库的检索引擎，它无法处理在用户看来是非常普通的常识性知识，更不能处理个性化知识、区域性知识以及专业性知识等。造成上述种种信息检索困难的原因在于搜索引擎缺乏知识处理能力和理解能力，对要检索的信息仅仅采用机械的关键词匹配来实现。智能搜索引擎检索的内容应该是知识而不是信息，它对查询条件的智能分析主要包括以下两种：

(1)提取查询条件中的有效成分，包括词汇和逻辑关系。

(2)建立电子商务知识库来获取关键词的同义词、近义词及相关词，如计算机、电脑和微机是同义关系，建立概念之间复杂的语义关系及常识上的联系，如相机与胶卷存在常识上的联系。根据语义关系和常识性联系对用户查询进行相关性联想，提供引导用户进行下一步查询的线索。这样一步步地在与用户交互过程中诱导用户“表达”出他真正想找的东西，从而实现对查询的智能导航。

三、结论

互联网智能搜索是一个新兴的极具魅力的研究领域，它不但为商务主体提供了迅速接人Internet搜索自己所需商品的智能技术，而且也免除了交易双方对象寻找进行交易所耗费的大量时间和精力。搜索引擎主要向专题性智能搜索引擎发展是今后的发展趋势，专题性搜索引擎索引器因为涉及领域小、信息量相对少，所以完全可以在自动分类标引的过程中加人人工智能技术，提高信息的查询质量。

参考文献

[1]孙炜:中文搜索引擎开发利用策略研究.科技情报开发与经济.2005(1).230～231