数据挖掘技术与搜索引擎的概述
 
  随着互联网技术的不断发展,尤其是大数据技术在社会各领域的应用,网络已经成为人们获悉信息的主要渠道。传统的搜索引擎功能需要从大量的信息数据库中获得需要的信息,这样一来容易出现搜索的信息数量比较大,有用信息较少的现象。而且依赖于传统检索技术查询的信息显示比较混乱,有效性比较差,影响用户的使用,因此本文利用数据挖掘技术的优势,将数据挖掘技术应用到搜索引擎中,以此改善检索结果的组织,提高检索的准确性与有效性,增强用户的满意度。
 
  数据挖掘就是从大量的数据中挖掘用户感兴趣的或者存在潜在价值的知识。随着大数据技术的不断发展,数据挖掘技术成为当前互联网领域研究的热点课题。一般数据挖掘模式主要包括:(1)广义知识;(2 )关联知识,就是反映了数据库中一个属性和其它属性之间的存在关系;(3)分类知识;(4)偏差型知识等等。数据挖掘技术作为数据分析的有力工具,其主要需要满足以下功能,例如可以准确的表达出不同数据的关联性,能够从多抽象层交互挖掘知识等等。
 
  搜索引擎就是在众多的网络信息中搜索对自己有用的信息,以此满足需要。搜索引擎由四个部分组成:搜索器、索引器、检索器以及用户接口。搜索引擎已经成为用户浏览网络所必须的服务工具。其工作原理就是当用户以关键词查找信息时,搜索引擎会在数据库中进行搜索,以便快速的找到与用户需求相匹配的网站,并且采取特殊的算法按照一定的排序顺序等将其反馈给用户。实现搜索引擎需要完成以下三个步骤:在网络中发现并且搜集网页信息;对信息进行提取并且组织建立索引数据库;在利用检索器对数据进行查询,并且计算相关度,将输出的结果反馈给用户。
 
  总之基于大数据技术的发展,用户对搜索引擎性能的要求越来越高,如何为用户提供个性化的信息检索是当前搜索引擎发展的主要趋势。数据挖掘技术依托自身存在的优势应用到搜索引擎体系建设中,不仅实现了精确化信息检索服务,而且还为用户构建了个性化的服务模式,大大提高了信息检索的速度,提高了用户的满意度。
数据挖掘技术与搜索引擎的概述