◆王麗穎

（保利國防科技研究中心有限公司 北京 100088）

互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎的特型展現(xiàn)技術

◆王麗穎

（保利國防科技研究中心有限公司 北京 100088）

互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎一經(jīng)問世便為人們的生活帶來了極大的便利，有效提高了信息搜索的效率與質量，而特型展現(xiàn)技術的運用，使得搜索引擎再次得到發(fā)展，為用戶帶來了更加優(yōu)質的信息搜索體驗。本文將就特型展現(xiàn)技術在互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎中的運用方式展開全面論述，希望能夠對信息搜索引擎的發(fā)展提供一定助益。

信息資源；互聯(lián)網(wǎng)；搜索引擎；特型展現(xiàn)技術

0 引言

現(xiàn)代人們對于網(wǎng)頁信息搜索的要求正在逐步提升，要求信息搜索必須要達到一定的效率以及準確度，信息服務要更加人性化、智能化。而特型展現(xiàn)技術的推出，改變了以往單一的信息搜索解答方式，不覺會得到更加豐富的信息收索結果，能夠滿足不同使用者的需求，同時信息形式更加多樣化，能夠成功激發(fā)出用戶的新需求，可以有效促進互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展。

1 特型展現(xiàn)技術與互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎

1.1 特型展現(xiàn)技術

特性展現(xiàn)起源于谷歌，指的是運用信息圖譜形式來對用戶的搜索需求進行滿足，會根據(jù)用戶提供的關鍵詞，提供出完整性的信息內容{1}。這種技術在對信息內容進行展示時，還會在相應位置提供信息圖譜，像同領域人物、百科以及圖片等等，這樣不僅能夠滿足客戶的信息收索需求，同時還能為客戶提供更多信息選擇，服務更加人性化。這一技術的到來，使搜索引擎迎來了新的時代，各大網(wǎng)頁都對推出了相應的特型展現(xiàn)模式，該項技術的發(fā)展前景值得期待。

1.2 搜索引擎

所謂“搜索引擎”就是指，運用互聯(lián)網(wǎng)進行信息收集，并在整理之后提供給用戶進行查詢的信息系統(tǒng)[2]。目前我們已經(jīng)進入到了大數(shù)據(jù)時代，網(wǎng)絡信息內容規(guī)模極大，如果直觀進行信息提取難度較大。為了方便用戶進行使用，互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站會通過信息搜索的方式，來提升相關信息的提取效率。主要是因為搜索引擎實際就是一種網(wǎng)絡服務設備，主要分為查詢軟件、搜索軟件以及索引軟件三部分內容，其索引數(shù)據(jù)庫規(guī)模極大，通過三種軟件的相互配合與使用，便能實現(xiàn)短時間內對信息內容的查詢工作。

2 特型展現(xiàn)技術結構分析

通過對特型展現(xiàn)技術的分析可以發(fā)現(xiàn)，該技術結構主要分為功能層、資源層以及中間資源層與控制層四部分內容[3]。而特型展現(xiàn)基礎與主要技術主要有知識生成、知識庫構建以及語義分析技術等內容，而按照互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境特征而言，知識挖掘是以及網(wǎng)絡為基礎的數(shù)據(jù)提取方式。

就互聯(lián)網(wǎng)本質而言，其可以被視綜合型功能信息庫，會對信息實施過濾以及采集等處理之后，通過對文檔分類技術的運用，來對網(wǎng)頁頁面類型進行區(qū)分。且會就用戶視角，對用戶信息進行后期追蹤，從而判斷出用戶的信息查詢喜好，從而建立起用戶專屬樣本模型，進而向其提供更加合理的信息服務。同時特型展現(xiàn)技術會對數(shù)字信息進行轉化，將其規(guī)劃到特定分類體系之中，形成中間資源層，進而妥善解決知識共享與知識融合存在的弊端，保證獨立本體之間能夠構建起良好地關系表，實現(xiàn)共享與融合模式的切實落實，促進互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎的發(fā)展。

3 特型展現(xiàn)技術的基礎與核心技術

3.1 建設知識庫

在進行知識和建設時，技術人員需要對五種知識庫進行構建：（1）屬性型。技術會按照實體、屬性以及相關附加信息的模式，進行該類型知識庫的建立，以便人們在進行信息搜索時，能夠得到更加全面的內容，像胡歌-職業(yè)-演員等等，會對資源信息進行有效挖掘，庫中資源以半結構化知識以及結構化知識為主；（2）專有名詞型。庫中資源以應用領域專名資源、分類以及熱度等專名信息為主；（3）上下層型。在該知識庫內，用信息儲存都有著一定的概念聯(lián)系，像植物-花卉-水仙等，是層次逐漸細化的概念組成方式，主要用于概念泛化以及推廣等方面；（4）標簽型。顧名思義該知識庫就是對信息內容進行標簽與分類，以便對其進行后續(xù)信息的搜索與推送，像電影捉妖記的標簽為電影、搞笑、奇幻等，會對實體描述進行一定程度的補充；（5）相關型。該知識庫是運用實體內在聯(lián)系，像人物之間的關聯(lián)，如鄧超與孫儷是夫妻關系等等，來對信息進行組合。

3.2 知識挖掘技術

知識挖掘技術主要分為兩種，一種是知識資源整合技術，而另一種是整合資源再挖掘技術。在進行知識資源整合時，該項技術會對用戶日志、百科知識以及領域知識與網(wǎng)頁資源進行信息價值開發(fā)與整理，并將結果整合成為實體信息數(shù)據(jù)庫，這里的信息資源不僅儲存量較為豐富，而且能夠對信息關聯(lián)屬性進行精準描述，信息處理更加智能。

在信息完成整合之后，為了實現(xiàn)資源價值的最大化，還會運用資源挖掘技術對其內在價值進行開發(fā)。像“三元組”挖掘技術，可以自動對相應領域內部的垂直站點半結構以及結構信息進行開發(fā)。知識挖掘過程實際就是通過人工資能學以及統(tǒng)計學對資源實施整合與相應處理，主要會運用時間序列分析、數(shù)理統(tǒng)計以及多元統(tǒng)計等方式來完成相應的任務。而人工智能手段多以自動機為主，會對人類思維為模擬基礎，對現(xiàn)實世界問題進行科學分析與處理，該項技術在知識挖掘運用過程中，多以成熟性技術與算法為主，像模糊邏輯、人工神經(jīng)網(wǎng)絡以及規(guī)則推理等等。同時“專家系統(tǒng)技術”以及“運籌學技術”等新型技術也應用到了該項工作之中，為工作發(fā)展方向帶來了新的啟發(fā)，信息資源挖掘水平勢必會得到不斷的提升。

3.3 語義分析技術

3.3.1 內涵

與傳統(tǒng)只對關鍵詞進行搜索的信息搜尋方式有所不同，語義分析技術的應用會使信息搜索變得更加智能化，會對關鍵詞進行更加深入的分析，并會對關鍵詞實體類型進行區(qū)別，同時會對實體屬性進行研究，例如會按照植物、顏色以及生長季節(jié)等內容逐一進行分析，內容涉及更加全面，可以對關鍵詞進行更加深層次的解讀。

3.3.2 技術組成

該項技術組成主要分為四個部分：第一，分析詞語相關性。

就是指對客戶關鍵詞進行分析，已明確客戶真實需求，并對關鍵詞相關內容進行確定；第二，關聯(lián)性知識設計。在對知識點之間的關聯(lián)性進行明確之后，該項技術會對知識相關內容進行推薦，例如在搜索張藝興母親時，該項技術不僅會提供張藝興母親的信息，同時還會對他其他家庭成員內容進行計算，并做出同時進行信息推出；第三，結果聚類。該項技術會對檢索結果整理與統(tǒng)計，并會對其實施聚類，會對每一類的代表性語義進行標注，并會按照語義標簽對搜索詞潛在需求進行分析；第四，知識展現(xiàn)相關性。該項技術會對用戶需求進行分析，并對檢出信息進行適當取舍與展現(xiàn)，以確保能夠對用戶的信息搜索目標進行滿足，在實施分析過程中，會對用戶的實際性需求、潛在需求以及知識相關性需求等內容進行分析，從而在滿足用戶搜索目的的同時激發(fā)出用戶的新搜索意愿，進而獲得更大的經(jīng)濟效益[4]。

4 結束語

通過本文對互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎以及特型展現(xiàn)技術相關內容的介紹，使我們對互聯(lián)網(wǎng)搜索中的特型展現(xiàn)技術有了更加深刻的了解。該項技術的到來，不僅有效提高了信息搜索的效率以及速度，而且推送信息內容更加豐富、多樣，這樣能夠在滿足用戶查詢需要的同時，為其提供更多相關信息選項，整體信息數(shù)據(jù)展現(xiàn)更加高效、準確，能夠對信息搜尋本體所關聯(lián)的內容進行更加全面的展現(xiàn)，已經(jīng)成為了互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎發(fā)展的最佳動力。

[1]高云全，李小勇，方濱興.物聯(lián)網(wǎng)搜索技術綜述[J].通信學報，2015.

[2]萬飛，趙溪，梁循，潘登，倪志豪.基于移動互聯(lián)網(wǎng)日志的搜索引擎用戶行為研究[J].中文信息學報，2014.

[3]陳弄祺.國內互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎評價研究[J].統(tǒng)計與決策，2017.

[4]竇志成，文繼榮.大數(shù)據(jù)時代的互聯(lián)網(wǎng)分析引擎[J].大數(shù)據(jù)，2015.