一种基于非贪婪策略的网络蜘蛛搜索.pdf
qw****27
在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便
相关资料
一种基于非贪婪策略的网络蜘蛛搜索.pdf
第23卷第2期计算技术与自动化Vol123,No122004年6月ComputingTechnologyandAutomationJun12004文章编号:1003-6199(2004)02-0035-05一种基于非贪婪策略的网络蜘蛛搜索算法李学勇1,田立军1,谭义红1,欧阳柳波2,李国徽3(1.长沙大学数学与信息科学系,湖南长沙410003;2.湖南大学软件学院,湖南长沙410082;3.华中科技大学计算机科学与技术学院,武汉430074)摘要:在分析传统网络蜘蛛搜索策略缺点的基础上,提出了一种非贪婪的
一种基于非贪婪策略的网络蜘蛛搜索算法.pdf
基于动力粒子群算法的网络蜘蛛搜索策略研究.docx
基于动力粒子群算法的网络蜘蛛搜索策略研究随着互联网的不断发展,大量的信息被上传到了网络中,数据量日益增大,因此人们需要一种高效的方法来访问和获取这些信息。网络蜘蛛搜索引擎因此应运而生。在这些搜索引擎中,网络蜘蛛将通过遍历互联网的页面来获取所需的信息。网络蜘蛛搜索策略旨在提高网络蜘蛛的搜索效率和精度,在这方面动力粒子群算法可以发挥重要作用。动力粒子群算法(DynamicParticleSwarmOptimization,DPSO)是一种启发式算法,它基于群集智能理论和社会学原理,通过模拟群集在解空间中的搜寻
基于专业搜索引擎网络蜘蛛搜索策略研究的开题报告.docx
基于专业搜索引擎网络蜘蛛搜索策略研究的开题报告一、研究背景及意义随着互联网的日益发展,网络信息已经成为了人们获取信息的主要手段之一。网络信息的广泛应用,导致网络中存在大量的信息资源,搜索引擎的出现极大地方便了人们寻找信息的过程。在搜索引擎中,网络蜘蛛扮演着极其重要的角色,负责对网站进行爬行和索引。对于搜索引擎公司而言,网络蜘蛛的搜索策略设计将直接影响搜索结果的质量和搜索引擎的用户体验。因此,对网络蜘蛛的搜索策略进行研究,对搜索引擎的发展具有重要意义。二、研究内容和目标本研究将基于专业搜索引擎,对网络蜘蛛的
基于动力粒子群算法的网络蜘蛛搜索策略研究的中期报告.docx
基于动力粒子群算法的网络蜘蛛搜索策略研究的中期报告本研究旨在探究基于动力粒子群算法的网络蜘蛛搜索策略,以提高搜索引擎的搜索效率和结果准确性。目前已完成的工作包括:1.研究网络蜘蛛的工作原理和搜索技术,了解其结构、特点和优化方法。2.探究基于粒子群算法的优化方法,包括其基本算法流程、性能指标和适用范围。3.设计基于动力粒子群算法的网络蜘蛛搜索策略,并进行了初步实验。初步实验结果表明,基于动力粒子群算法的网络蜘蛛搜索策略相对于传统的随机抽样和基于规则的搜索策略,具有更高的搜索效率和更准确的搜索结果。特别是在处