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    專家談談有關網站搜索引擎中模糊搜索理論研究分析

    信息錄入:深圳博盈網絡技術        錄入時間:2012-08-08        瀏覽次數:
        深圳網絡營銷專家有關的研究中的IR模型(搜索引擎)使用模糊集合理論(Lotfi Zadeh博士于1969年創建的模糊邏輯分支)來發現兩個詞之間的語義關系。IR系統并非使用同義詞典或字典來找出兩個詞之間是否有關系,而是使用自己的海量內容數據庫來推測出詞之間的關系。 
        這個過程雖然聽起來復雜,但原理很簡單。網絡營銷專家指出搜索引擎需要依靠機器邏輯(對/錯、是/非等)判斷,機器邏輯相對人類有它的優勢,但機器邏輯不能像人類一樣思考。對人類來說很直觀的事情,對計算機來說可能非常難以理解。例如橘子和香蕉都是水果,但橘子和香蕉并不都是圓的。對人來說這是很直觀的事情。 
        機器要理解這一點以及其他與此類似的概念,語義聯系是關鍵。網上大量的人類知識可以被收錄進索引庫,并且從中分析出人類已經建立起來的聯系。所以機器掃描索引庫中“香蕉”和“橘子”這兩個詞出現的地方,注意到“圓形”和“香蕉”很少同時出現,而“橘子”和“園形”經常同時出現,機器就知道橘子是圓的,而香蕉不是圓的。 
        這就是模糊邏輯發揮作用的地方。只要分析詞語以何種頻率一起出現,在什么情況下一起出現,模糊集合理論就可以幫助計算機理解詞語之間是怎樣相關的。 
        一個在此基礎上有所擴展的相關概念是潛在語義分析(LSA,Latent Semantic Analysis)。通過研究億萬網頁的海量索引,搜索引擎可以“學習”哪些詞之間有聯系,哪些概念之間有聯系。例如,運用LSA,搜索引擎能夠分辨前往動物園的旅途活動,經常包括觀看野生生物和動物,可能是一次(旅行)的一部分。 
        Google將相關詞顯示為黑體,并且能夠辨認出哪些詞在它們的索引庫中經常同時出現(連在一起,在同一頁或比較靠近的位置)。 
        在SEO培訓優化中某些形式的LSA計算成本太高。這些應用使我們認識到搜索引擎怎樣分辨網上詞匯、詞組以及概念之間的聯系。隨著語義聯系成為搜索引擎算法越來越重要的部分,可以預期,頁面、網站和鏈接的主題將會越來越受重視。未來搜索引擎將更有能力理解概念和主題,分辨哪些內容、鏈接、頁面與整個網站的主題不太吻合。
         
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