【摘 要】
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本文提出了一种基于数据挖掘与智能学习技术的半分布式搜索引擎(SDSE,Semi-DistributedSearchEngine)模型,实现的系统称为PeerSearch.模型设计的主要目的:φ充分利用用户的智
【机 构】
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天津大学软件学院,天津,300072
【出 处】
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第二届全国信息检索与内容安全学术会议
论文部分内容阅读
本文提出了一种基于数据挖掘与智能学习技术的半分布式搜索引擎(SDSE,Semi-DistributedSearchEngine)模型,实现的系统称为PeerSearch.模型设计的主要目的:φ充分利用用户的智能为其它用户的搜索提供帮助;减轻服务器的负担,将搜索信息的发送任务分布在各客户机上.其基本思想:把网络上的客户机归入不同类别的社区,同一社区的客户机在服务器的引导下,以P2P(Peer-to-Peer)的方式分享经数据挖掘处理过的带有用户智能的搜索信息.这些信息在客户机与远程服务器进行智能集成,为用户的搜索提供服务.从而在网络中形成区域性的信息分布式存储(各社区的客户机),以及全局的信息聚集中心(服务器).与现存的搜索引擎相比,PeerSearch减轻了服务器的负担并且利用了用户的智能,从而收到较好的效果.在模拟实验中,也证实了这一点.
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