人工智能-搜索引擎-面向时间敏感对象的垂直搜索引擎关键技术研究吴羽.pdf

在当前的信息时代，搜索引擎已经成为获取信息的关键工具。随着人工智能的发展，搜索引擎正逐步向更专业化、个性化的方向迈进，尤其体现在面向时间敏感对象的垂直搜索引擎上。这篇由吴羽博士撰写的论文深入探讨了这一领域的关键技术问题及其解决方案。 一、主动查询触发爬取（Query Triggered Crawling, QTC） 针对传统搜索引擎的被动爬取模式导致用户查询与结果返回之间存在长时间延迟的问题，论文提出了基于语义的QTC技术。这种技术利用领域知识，将用户的查询转化为潜在目标结果的网站请求参数，从而实现对当前用户查询的主动爬取。QTC旨在缩短用户查询与检索结果之间的时延，确保垂直搜索结果的即时性。实验证明，QTC能在垂直搜索中实现10秒级别的信息新鲜度，极大地提高了用户体验。 二、对象级变化感知资源调度 为了解决爬虫系统资源利用率低下的问题，论文提出了一种对象级变化感知的资源调度技术。这种技术能够识别网络对象的变化，动态调整爬取策略，确保爬取资源的有效分配。通过这种方式，可以提高爬虫系统的效率，避免无目标的网页抓取，从而最大化资源利用，提升搜索引擎的响应速度。 三、在线更新与文本对象合并优化 现有的索引系统往往无法很好地处理在线更新，且对某些非结构化文本对象的合并效果不佳。论文针对这一挑战，对索引系统进行了深入研究，提出了改进方法，以优化在线更新性能和文本对象的合并效果。这不仅提升了搜索引擎的实时性，还增强了其对复杂信息的处理能力。 四、个性化搜索与领域知识利用 结合领域知识和个人偏好，垂直搜索引擎能够提供更为专业和个性化的搜索结果。论文对此进行了分析，并探讨了如何更好地集成这些因素，以提升搜索的精准度和用户满意度。 这篇论文对垂直搜索引擎的关键技术进行了详尽的研究，包括主动查询触发爬取、对象级变化感知的资源调度、索引系统的优化以及个性化搜索的实现。这些技术的应用有助于构建更高效、更及时、更个性化的垂直搜索引擎，对于推动人工智能在搜索引擎领域的应用具有重要意义。