增强学习在主题网络蜘蛛中的应用研究
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更新于2024-07-31
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"主题网络蜘蛛的研究与实现.pdf"
这篇硕士学位论文主要探讨了主题网络蜘蛛的研究与实现,作者孙旭在计算机应用技术领域,由导师蔡永泉指导,完成于2009年4月。随着互联网技术的飞速发展,网络上的信息量呈现爆炸性增长,传统的Web搜索引擎已无法满足用户对特定主题信息的高效检索需求,因此,主题搜索引擎成为了研究的焦点。网络蜘蛛,作为主题搜索引擎的重要部分,其搜索算法优化显得尤为关键。
论文首先介绍了增强学习(Reinforcement Learning)的基础理论,这是提高网络蜘蛛资源采集效率的一种有效方法。作者分析了现有的专业搜索引擎蜘蛛的搜索策略,比较了它们的特性及优缺点,并提炼出影响搜索效率的关键因素。
接着,论文提出了一种基于经验偏向信息学习机制的增强学习模型。这个模型旨在通过学习环境中经验偏向信息,动态调整搜索策略,缩小搜索空间,从而提升学习效率。在此基础上,作者设计了一种主题网络蜘蛛学习算法,实验证明,该算法能显著提高主题网络蜘蛛的学习效率。
针对主题网络蜘蛛在链接价值评价上的局限性,论文提出了一种基于增强学习的启发式主题网络蜘蛛模型。这个新模型综合考虑了链接的即时回报价值和未来回报价值,通过引入价值置信函数,解决了对回报价值信任度的权衡问题,以提升整体搜索效率。实验结果证明,该算法在性能上优于传统的主题网络蜘蛛搜索算法。
最后,作者将所提出的算法和技术整合,构建了一个针对计算机相关论文搜索的,基于增强学习的主题搜索引擎网络蜘蛛原型系统。
关键词包括主题网络蜘蛛、搜索引擎和增强学习。这篇论文不仅深入研究了主题网络蜘蛛的搜索算法,还提出了创新性的解决方案,为提高主题搜索引擎的性能提供了理论依据和实践参考。
2019-05-16 上传
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