Đề tài: Một số giải pháp cho bài toán tìm kiếm trong CSDL Hypertext

Rất nhiều thứ đã thay đổi và đặc biệt là những cách thức làm SEO truyền thống mà từ trước tới giờ vẫn cho kết quả tốt. Rất nhiều ý kiến trái chiều đã được đưa ra nhắm tới các thay đổi này và mức độ xác đáng cũng khác nhau. Tuy nhiên, có một điều chắc chắn rằng những thay đổi này là cần thiết.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Đề tài: Một số giải pháp cho bài toán tìm kiếm trong CSDL Hypertext   Luận văn tốt nghiệpMột số giải pháp cho bài toán tìm kiếm trong CSDL Hypertext 1Mét sè gi¶i ph¸p cho bµi to¸n t×m kiÕm trong CSDL HypertextPhÇn më ®Çu……………………………………………………………………………….2Ch−¬ng I. Tæng quan vÒ web-mining ...................................................................... 9 1.1 Giíi thiÖu vÒ c¬ së d÷ liÖu Fulltext vµ Hypertext ....................................................... 9 1.1.1 C¬ së d÷ liÖu Fulltext.......................................................................................... 9 1.1.2 C¬ së d÷ liÖu Hypertext .................................................................................... 12 1.1.3 So s¸nh ®Æc ®iÓm cña d÷ liÖu Fulltext vµ d÷ liÖu trang web ............................. 15 1.2 Tæng quan vÒ ph−¬ng ph¸p biÓu diÔn v¨n b¶n trong c¬ së d÷ liÖu trang web .......... 16 1.2.1 Giíi thiÖu s¬ bé vÒ c¸c ph−¬ng ph¸p biÓu diÔn trang web................................ 17 1.2.2 C¸ch tiÕp cËn theo web site............................................................................... 19 KÕt luËn ch−¬ng mét............................................................................................................. 28Ch−¬ng II. Mét sè ph−¬ng ph¸p biÓu diÔn trang web vµ gi¶i ph¸p kÕthîp. ......................................................................................................................................... 29 2.1 Ph−¬ng ph¸p biÓu diÔn trong c¸c m¸y t×m kiÕm....................................................... 30 2.1.1 CÊu tróc c¬ b¶n vµ ho¹t ®éng cña mét m¸y t×m kiÕm....................................... 31 2.1.2 Ph−¬ng ph¸p biÓu diÔn d÷ liÖu trong c¸c m¸y t×m kiÕm................................... 34 2.2 Ph−¬ng ph¸p biÓu diÔn trang web theo m« h×nh vector ............................................ 45 2.2.1 Ph−¬ng ph¸p biÓu diÔn vector ........................................................................... 45 2.2.2 Ph−¬ng ph¸p biÓu diÔn trang web theo m« h×nh vector .................................... 48 2.3 §Ò xuÊt gi¶i ph¸p biÓu diÔn vector trong m¸y t×m kiÕm ........................................... 55 KÕt luËn ch−¬ng 2 ................................................................................................................. 59Ch−¬ng III. m¸y t×m kiÕm vietseek vµ thö nghiÖm ThuËt to¸n t×m kiÕmtheo néi dung ................................................................................................................... 61 3.1 M¸y t×m kiÕm VietSeek ............................................................................................ 61 3.1.1 C¸c ®Æc ®iÓm c¬ b¶n cña Vietseek.................................................................... 61 3.1.2 C¬ së d÷ liÖu cña Vietseek................................................................................ 62 3.2 §Ò xuÊt thuËt to¸n t×m kiÕm míi cho m¸y t×m kiÕm VietSeek ................................. 69 3.2.1 Nh÷ng c¬ së ®Ó ®Ò xuÊt thuËt to¸n.................................................................... 69 3.2.2 ThuËt to¸n ......................................................................................................... 71 KÕt luËn ch−¬ng 3 ................................................................................................................. 74PhÇn kÕt luËn……………………………………………………………………………75tµi liÖu tham kh¶o…………………………………………………………………….77Ph¹m ThÞ Thanh Nam – LuËn v¨n cao häc 2Mét sè gi¶i ph¸p cho bµi to¸n t×m kiÕm trong CSDL Hypertext PhÇn më ®Çu Trong nh÷ng n¨m gÇn ®©y, trªn c¬ së ph¸t triÓn vµ øng dông c«ng nghÖ Internet,khèi l−îng d÷ liÖu trªn m¸y tÝnh ®· t¨ng tr−ëng kh«ng ngõng theo c¶ hai ph−¬ng diÖnt¹o míi vµ thu thËp. Sù më réng c¸c d÷ liÖu khoa häc vÒ ®Þa lý, ®Þa chÊt, khÝ t−îng dovÖ tinh thu thËp, sù giíi thiÖu qu¶ng b¸ m· v¹ch ®èi víi hÇu hÕt c¸c s¶n phÈm th−¬ngm¹i, viÖc tin häc ho¸ s©u réng c¸c th−¬ng vô vµ giao dÞch, sù ph¸t triÓn viÖc øng dôngCNTT trong qu¶n lý hµnh chÝnh nhµ n−íc ... ®· ph¸t sinh ra mét khèi l−îng d÷ liÖukhæng lå. MÆt kh¸c, trong bèi c¶nh nÒn t¶ng cho mét x· héi th«ng tin, nhu cÇu nhËn®−îc th«ng tin mét c¸ch nhanh chãng, chÝnh x¸c còng nh− nhu cÇu thu nhËn ®−îc trithøc tõ khèi l−îng th«ng tin khæng lå nãi trªn ®· trë nªn cÊp thiÕt. Bèi c¶nh ®ã ®· ®ßihái nh÷ng ph−¬ng ph¸p tiÕp cËn míi mµ trong ®ã ®iÓn h×nh nhÊt lµ c¸c ph−¬ng ph¸pthuéc lÜnh vùc khai ph¸ d÷ liÖu vµ kh¸m ph¸ tri thøc trong c¸c c¬ së d÷ liÖu [7,9]. Sùt¨ng tr−ëng ...