2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
已閱讀1頁,還剩79頁未讀 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)

文檔簡介

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,網(wǎng)上信息迅速增加,搜索引擎作為幫助人們從網(wǎng)絡(luò)中快速獲取信息的工具,使用日益廣泛。但由于存在許多網(wǎng)頁轉(zhuǎn)載的情況,搜索引擎的返回結(jié)果中存在重復(fù)信息,既浪費了帶寬,降低了檢索效率,又浪費了搜索引擎的存儲空間,同時也給用戶帶來糟糕的用戶體驗,這都使得網(wǎng)頁查重技術(shù)在搜索引擎技術(shù)中占據(jù)重要的地位。
  本文研究面向搜索引擎系統(tǒng)的大規(guī)模中文網(wǎng)頁去重方法,著力解決以下兩個問題:第一,近似重復(fù)網(wǎng)頁的查重問題。由于互聯(lián)網(wǎng)上轉(zhuǎn)載的內(nèi)容

2、常采用不同的顯示風(fēng)格或加入評論等其他信息,僅檢測完全重復(fù)的網(wǎng)頁不能滿足實際需求,能否檢測出近似重復(fù)網(wǎng)頁成為衡量網(wǎng)頁去重算法性能的關(guān)鍵因素。第二,如何在搜索引擎的大規(guī)模數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)模糊去重,使程序運行所需時間和空間在可接受的范圍是本文實現(xiàn)部分要解決的主要問題。
  網(wǎng)頁查重技術(shù),按照利用的信息類別來分可分為基于URL,基于鏈接關(guān)系和基于網(wǎng)頁內(nèi)容三種。前兩種對近似重復(fù)網(wǎng)頁的檢測效果不甚理想,因此目前研究較多的是第三種基于內(nèi)容的方法,基

3、于特征碼的網(wǎng)頁去重方法就是其中的一種。它通過提取特征碼將網(wǎng)頁內(nèi)容映射到較短的字符串上,再據(jù)此定義相似度并判重。該類方法充分利用了中文網(wǎng)頁的特點,運算速度快,準(zhǔn)確度高,在中文網(wǎng)頁去重中應(yīng)用較多。本文使用一種基于變長特征碼的網(wǎng)頁去重方法,通過定義獨立抽取單元,屏蔽小段落對特征碼的影響,克服傳統(tǒng)的特征碼抗噪性能不佳的問題,使得系統(tǒng)具有良好的模糊去重能力。通過引入基于最長公共子串的重復(fù)度定義,以及對模糊匹配的支持,進一步增強了系統(tǒng)的模糊去重能力

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論