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统计学习方法在智能WEB元搜索引擎设计中的应用

摘要

WWW已有的搜索引擎(如Infoseek、AltaVista、Yahool)存在着检索数据库重复设置,检索结果极不精确等系统性缺陷;而新出现的Web元搜索引敬(如Dogpile、Inference Find、MetaCrawler)虽然解决了各搜索引擎检索结果重复的问题,但它并不能解决搜索引擎检索结果极不精确这一核心问题。在该文中,研究人员将人工智能中统计学习方法和自然语言处埋技术(NLP )引入元搜索引擎的设计中,提出了一个具有智能特点的元搜索引擎: WebWise.WebWise根据用户对部分页面的分级评价信息创建用户模板(User profile);再根据用户模板为Infoseek、 AItaVista等流行的搜索引擎自动生成查询要求(检索表达式),对返回的结果进行汇总提交给用户,与现有的元搜索引擎相比,WebWise具有智能化、个性化、效率高、查询可定制等优点,很好地解决了这一问题。

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