互聯網搜索引擎的特型展現技術

◆王麗穎

（保利國防科技研究中心有限公司 北京 100088）

互聯網搜索引擎的特型展現技術

◆王麗穎

（保利國防科技研究中心有限公司 北京 100088）

互聯網搜索引擎一經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，而特型展現技術的運用，使得搜索引擎再次得到發展，為用戶帶來了更加優質的信息搜索體驗。本文將就特型展現技術在互聯網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展提供一定助益。

信息資源；互聯網；搜索引擎；特型展現技術

0 引言

現代人們對于網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，能夠成功激發出用戶的新需求，可以有效促進互聯網的發展。

1 特型展現技術與互聯網搜索引擎

1.1 特型展現技術

特性展現起源于谷歌，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，各大網頁都對推出了相應的特型展現模式，該項技術的發展前景值得期待。

1.2 搜索引擎

所謂“搜索引擎”就是指，運用互聯網進行信息收集，并在整理之后提供給用戶進行查詢的信息系統[2]。目前我們已經進入到了大數據時代，網絡信息內容規模極大，如果直觀進行信息提取難度較大。為了方便用戶進行使用，互聯網網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，其索引數據庫規模極大，通過三種軟件的相互配合與使用，便能實現短時間內對信息內容的查詢工作。

2 特型展現技術結構分析

通過對特型展現技術的分析可以發現，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，而按照互聯網環境特征而言，知識挖掘是以及網絡為基礎的數據提取方式。

就互聯網本質而言，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，來對網頁頁面類型進行區分。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。同時特型展現技術會對數字信息進行轉化，將其規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，實現共享與融合模式的切實落實，促進互聯網搜索引擎的發展。

3 特型展現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-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系，像人物之間的關聯，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頁資源進行信息價值開發與整理，并將結果整合成為實體信息數據庫，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。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。知識挖掘過程實際就是通過人工資能學以及統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、數理統計以及多元統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、人工神經網絡以及規則推理等等。同時“專家系統技術”以及“運籌學技術”等新型技術也應用到了該項工作之中，為工作發展方向帶來了新的啟發，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，關聯性知識設計。在對知識點之間的關聯性進行明確之后，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，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出用戶的新搜索意愿，進而獲得更大的經濟效益[4]。

4 結束語

通過本文對互聯網搜索引擎以及特型展現技術相關內容的介紹，使我們對互聯網搜索中的特型展現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，整體信息數據展現更加高效、準確，能夠對信息搜尋本體所關聯的內容進行更加全面的展現，已經成為了互聯網搜索引擎發展的最佳動力。

[1]高云全，李小勇，方濱興.物聯網搜索技術綜述[J].通信學報，2015.

[2]萬飛，趙溪，梁循，潘登，倪志豪.基于移動互聯網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.國內互聯網搜索引擎評價研究[J].統計與決策，2017.

[4]竇志成，文繼榮.大數據時代的互聯網分析引擎[J].大數據，2015.