網(wǎng)絡(luò)檢索(完整版)
【正文】 稱為根集合。但是 PageRank的處理對象是一個搜索引擎當前搜索下來的所有網(wǎng)頁，一般在幾千萬個頁面以上。 ? 同一個概念可以由多個描述元素來表達，這些描述元素在此概念的約束下構(gòu)成了同義關(guān)系。 //概念意義描述 int fathnum。 //指向所有子概念的指針 struct Concept *relation。 第三代搜索引擎 ? 語義蘊涵和外延擴展檢索的實現(xiàn) 1）若為最高層節(jié)點，對其進行細化操作（ findson）則為蘊涵擴展檢索；對其進行平級擴展操作（ findbrother）則為外延擴展檢索。 3)若為葉節(jié)點，對其進行平級操作（ findbrother）和泛化操作（ findfather）則為外延擴展檢索。數(shù)字對應(yīng)著該層次的概念，每層之間用 “ .”隔開，層次順序從左到右依次為第一、二、 三層。 //兄弟概念個數(shù) int sonnum。 第三代搜索引擎 ? 同義詞擴展：自行車 — 腳踏車 — 單車 … ? 語義蘊涵擴展：操作系統(tǒng) — 計算機軟件 — 應(yīng)用軟件 … ? 語義相關(guān)擴展：微軟 — 微軟視窗 — Window NT… 第三代搜索引擎 ? 概念檢索是通過對文檔原文信息進行語義上的自然語言處理，析取出各種概念信息，形成一個知識庫，從概念意義層次上來處理用戶的檢索提問式，不僅能檢索出包含提問式中的關(guān)鍵詞的結(jié)果，還能檢索出包含那些與該詞同屬一類概念的詞匯的結(jié)果。 PageRank與 HITS的比較 ? 從兩者的具體應(yīng)用來看： PageRank應(yīng)用于搜索引擎服務(wù)端，可以直接用于關(guān)鍵字查詢并獲得較好的結(jié)果；若要用于全文查詢，需要與其他相似度判定標準（向量模型等）進行復合，以針對具體查詢形成最終排名。 ? 2）給基集合中的每個網(wǎng)頁賦予一個 Hub權(quán)值 hp和一個權(quán)威權(quán)值 ap，初始值為同一個非負常數(shù)，然后對 hp和 ap進行運算。 PageRank計算（二） ? 一個典型化的例子 PageRank計算（二） ? 歸一化 (全概率 ) A= ? 轉(zhuǎn)置矩陣 A= AT= PageRank計算（二） ? 計算過程 PageRank計算（二） ? 將 PageRank 的評價按順序排列 名次 PageRank 文件 ID 發(fā)出鏈接 ID 被鏈接 ID 1 1 2,3,4,5,7 2,3,5,6 2 5 1,3,4,6 1,4,6,7 3 2 1 1,3,4 4 3 1,2 1,4,5 5 4 2,3,5 1,5 6 7 5 1 7 6 1,5 5 PageRank計算（二） PageRank計算（二） ? ID=1的流入量＝ (ID=2發(fā)出的 Rank)+(ID=3發(fā)出的 Rank)+(ID=5發(fā)出的
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