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基于粒计算的智能搜索引擎技术研究

【摘要】: 随着互联网的发展与普及,搜索引擎的使用已经成为人们学习工作中获取信息的重要手段之一。因此,要提高搜索引擎的搜索效率,除了向人们普及正确的使用方法和技巧外,对搜索引擎本身的搜索原理改进也势在必行。 智能搜索是人工智能中的一个重要研究领域。众所周知,人工智能所面对的问题通常是不确定的、模糊的、不完整的、海量的信息,无法便捷的找到一条常规问题求解路径,但是如果搜索问题的规模不是很大,使用盲目穷举的搜索策略在某种程度上能够发挥作用,如广度优先搜索和深度优先搜索,由于它们计算复杂度相对比较容易控制,因此被广泛应用在小规模的专家系统中。 而反观实际的人工智能应用,问题的求解规模一般都非常大,可供选择的求解方案也比较多,此时仍然采用单纯的穷举搜索策略就不能解决问题了,而启发式搜索通过使用经验性的知识指导搜索的方向,克服了搜索的盲目性,提高了系统运行效率。但是目前所有的启发式搜索算法都未能克服计算量的指数爆炸问题。 粒计算是专门针对人工智能中的复杂问题求解而产生的理论,属于软计算科学的一个分支,是信息处理的一种新的概念和范式,覆盖了所有有关粒度的理论、方法、技术和工具的研究,其思想实质是用简单易求、低成本的满足近似精度的解替代精确解,专门针对不精确、不完整、不确定和海量的信息来实现智能系统控制的易处理性、鲁棒性、低代价性。 本文尝试将商空间粒度的原理应用到智能搜索引擎中,提出了粒聚类和粒统计启发式搜索算法,着重对数据的粒度原理与使用进行深入的剖析研究。这两种算法的关键在于运用了商空间的分层思想,也就是粒度的划分方式,基于这种划分的思想,不但减少了算法中很多不必要的操作,而且降低了运算的复杂度。在文章的最后,本文对粒聚类算法与粒统计启发式搜索算法进行了验证,实验将其应用于一个类别散乱的小型论文库中,对库中数据进行重构并在此基础上进行检索,获得了比经典算法更好的查找效果。

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