互联网搜索引擎：原理、技术与系统对比

"这篇资源主要讨论了高光谱遥感技术以及中文网页自动分类技术在搜索引擎中的应用。文章提到了两种主要的Web浏览导航系统，即目录导航系统和自动式搜索引擎，分别以Yahoo!和Google为例进行对比。此外，还介绍了李晓明、闫宏飞和王继民著作的《搜索引擎：原理、技术与系统》一书，该书详细探讨了搜索引擎的工作原理、技术实现和系统构建，包括中文网页自动分类技术。" 在《问题的提出-高光谱遥感——原理、技术与应用（童庆禧）》中，虽然主要关注的是遥感技术，但在描述部分涉及到的IT知识点是中文网页自动分类技术。这种技术在搜索引擎中扮演着重要角色，尤其是在提高搜索精度和用户体验方面。自动分类技术旨在通过分析网页内容，将其归类到预定义的目录结构中，从而帮助用户更有效地找到所需信息。 中文网页自动分类技术通常包括以下几个步骤： 1. **训练样本**：为了构建分类模型，需要收集一定数量的已分类网页作为训练样本，如描述中提到的15个。 2. **特征选取**：特征选取方法是决定分类效果的关键。文中提到使用CHI（卡方检验）方法，这是一种统计学上的特征选择技术，用于检测特征与类别之间的关联性。 3. **分类算法**：文中提到了两种常见的分类算法，即k近邻算法（k-Nearest Neighbor, kNN）和朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes, NB）。kNN是一种基于实例的学习，通过找出训练集中与新样本最相似的k个样本来决定其分类。而NB则是基于概率的分类方法，假设各特征之间相互独立。 4. **相似度计算**：兰式相似度（Lance-Williams similarity）是一种用于计算两组数据相似度的方法，常被用于聚类和分类算法中。 5. **截尾算法**：SCut是一种截尾算法，用于处理分类过程中可能遇到的过分类问题，确保分类结果的稳定性。 在《搜索引擎：原理、技术与系统》一书中，作者深入探讨了搜索引擎的工作原理，从基础的索引生成到大规模分布式搜索引擎系统的构建，以及如何通过中文网页自动分类技术提供主题和个性化的Web信息服务。书中涵盖了搜索引擎的各个关键组件，包括爬虫技术、网页分析、索引构建、查询处理和结果排序等。 两类搜索引擎的比较突显了它们各自的优势和局限： 1. **自动式搜索引擎**，如Google，以大规模数据处理能力著称，能够处理海量网页并定期更新索引。但它们主要依赖关键词匹配，可能导致搜索结果的相关性不高。 2. **目录式搜索引擎**，如Yahoo!，通过人工分类提供更精确的查询路径。虽然信息量较小，但查询准确性较高，适合对特定领域有深入了解的用户。 中文网页自动分类技术结合了目录式和自动式搜索引擎的优点，试图在保持较高搜索精度的同时，扩大覆盖范围，提高用户满意度。这一技术对于现代搜索引擎的发展和优化至关重要，有助于提升搜索引擎的智能性和用户体验。