基于事件驱动模型的搜索引擎设计

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1、基于事件驱动模型的搜索引擎设计　　摘要：介绍了搜索引擎个性化服务的主要技术，结合离散事件驱动模型的思想、DWR和现有搜索引擎的基本架构，设计了基于事件驱动模型的搜索引擎的系统结构，提出了一种新的搜索引擎算法，算法中，基于用户停留时间来分析用户对打开页面主题的关注程度，并结合HTML文档特点和中文写作习惯等特征，对算法中的关键词权重计算公式进行了改进，从而进一步提高了搜索引擎的性能。　　关键词：事件驱动模型；搜索引擎；主题分析　　中图分类号：TP39文献标识码：A文章编号：1009-3044(2016)28-6866-0　　DesignofSear

2、chEngineBasedonEventDrivenModel　　LUOXing-jun1,BAIXiao-bo　　(DepartmentofNanping,Nanping53021China;.SoftwareSchoolofHunanUniversity,Fuzhou50003,China)　　Abstract:Thepaperintroducesthemaintechnologyofsearchenginepersonalizedservice.Combinewiththeconceptofeventdrivenmodel,DWRandba

3、sicframeworkofsearchengine,designofthesystemframeworkforthesearchenginebasedoneventdrivenmodelaswellastheideaofdesignisprovided.Meanwhile,thealgorithmofanalysisofusers’interestinpagebyusers’timeonpageisproposed;thealgorithmofkeywordswEightisimprovedincomplywithHTMLfile’sfeatu

4、resandChinesewritinghabits;soastoimprovetheperformanceofthesearchengine.　　Keywords:eventdrivenmodel;searchengine;themeanalysis　　1个性化搜索引擎概述　　个性化搜索引擎[1]，使用自动获得的领域模型、用户模型知识进行信息搜集、索引、过滤，并自动地将用户感兴趣的、对用户有用的信息提交给用户。也就是针对同一搜索关键字能根据不同用户返回不同的结果。　　xx年3月，Google推出了个性化搜索引擎测试版,用户可以设定自己感兴趣的领

5、域,让它只返回与该领域有关的链接；中国搜索提供了12个一级目录，102个二级目录，供用户添加感兴趣的类别[2]。　　个性化搜索服务的主要技术　　个性化搜索引擎考虑到不同用户的差异性，为用户提供更符合自身需要的服务。其涉及的主要技术有推荐技术、用户建模技术等。　　目前主流的推荐技术主要有基于项目推荐[3]、基于用户推荐的协同过滤[4]等。其主要内容又分为两个方面：一是用户资源关系，二是推荐算法。其中用户资源关系是基础，推荐算法是核心。　　用户兴趣建模是产生推荐结果的基础，其技术主要有用户手工输入、用户浏览的页面分析、Web日志分析等。　　1.个性化

6、服务技术存在的主要问题　　1）维护用户与资源关系矩阵的开销大。例如，对于100万个用户和1000万个资源，个性化服务中需要维护的用户与资源的关系矩阵维护将非常庞大，其存储和计算过程的时间开销将非常巨大，而作为搜索引擎，响应时间是一个很重要的技术指标，巨大的开销必将严重影响搜索引擎的性能和应用。　　2）用户潜在兴趣难以挖掘。用户的生活丰富多彩，在网上所需的信息具有随机性。而目前的个性化服务技术难以适用对用户潜在兴趣的充分挖掘。　　因此，本文研究一种新的方法，以解决个性化服务技术中存在的主要问题。　　事件驱动模型及DWR技术　　事件驱动模型三要素　　

7、事件驱动模型思想在很多程序开发语言的GUI中都有应用，其主要内容如下：　　事件源：能够接收外部事件的源体,如按钮、单选框和复选框等。　　监听器：能够接收事件源的通知的对象。　　事件处理方法用于处理事件的对象,事件源接收一个事件,并把这个事件发送到一个或多个监听程序,监听程序只是等待这个事件并处理它,然后返回.即程序把事件的处理“委托”给一段“代码”。这段代码就是事件处理方法,也叫事件处理程序。　　异步更新技术　　DWR是一个开源的Java类库，应用该架构的Web应用程序，能够在浏览器中直接调用Java程序。其原理较为简单，就是通过配置文件完成路径

8、映射，以确定JavaScript要调用的Java类，再使用XMLHttpReuqest请求，将请求参数转化并调用相应的Java方法处理，