檢索演算法

Ⅰ 搜索演算法中,A演算法A*演算法的區別（急）

A演算法一般指某個搜索演算法的樸素的思路
A*指使用了啟發式搜索之後的演算法,也就是運算速度會快很多,但不一定能保證最後得到最優解

Ⅱ 搜索引擎演算法都有哪些

這個的話一般來說都不是很清楚，
但如果是一些大體的演算法 如下： 谷歌PR值演算法：（1-d）+d/(pr（t）/pr（y）+……pr（tn）/pr（yn）+……)
D代表0.85 而pr（t）是指友情鏈接的對方網站的PR值 pr（y）是指友情鏈接的對方網站的導出友情鏈接的數量

Ⅲ 搜索引擎演算法的定義

搜索引擎演算法：獲得網站網頁資料，建立資料庫並提供查詢的系統，我們都可以把它叫做搜索引擎。搜索引擎的資料庫是依靠一個叫「網路機器人（crawlers）」或叫「網路蜘蛛（Spider）」的軟體，通過網路上的各種鏈接自動獲取大量網頁信息內容，並按一定的規則分析整理形成的。Google、網路都是比較典型的搜索引擎系統。 為了更好的服務網路搜索，搜索引擎的分析整理規則---即搜索引擎演算法是變化的。搜索引擎演算法的變革將引領第四代搜索引擎的升級。

Ⅳ 百度搜索引擎的演算法是怎樣的

網路基礎演算法分析：鏈接流行度核心演算法+網路推廣+框計算+開放平台
1.【鏈接流行度】和大多數關鍵詞搜索引擎一樣，頁面URL地址鏈接的流行程度為核心的基礎核心演算法；
2.【網路推廣】起先叫做網路競價，後改為網路推廣，包括關鍵詞競價演算法和網盟推廣演算法兩部分；
3.【框計算】語義分析、行為分析、智能人機交互、海量基礎演算法等。
網路收錄流程
1.【頁面的收錄】搜索蜘蛛程序>收錄的頁面鏈接>現新的鏈接並爬行>的頁面及內容合格>錄快照並分類存儲>立頁面基本數據（頁面URL、頁面關鍵詞、頁面標題描述、收錄來源、收錄時間、內容簡述、頁面權重、更新周期）；
2.【網路免費產品】網路、網路文庫、網路貼吧、網路知道、網路空間等網路自身免費產品的頁面收錄；
3.【網路開放平台】主要是站長提供的結構化數據（網站與網路的深度合作，如汽車網站的參數數據、網路知道介面等）和開發者提交的各種應用（開發者加入網路開發者中心並提交相關應用通過審核）；
4.【網路競價推廣】網站主開通網路推廣賬戶>付費並通過網站審核>輯關鍵詞廣告及推廣計劃>交網路推廣後台；
5.【網路網盟推廣】網站主開通網路推廣賬戶>付費並通過網站審核>輯網盟廣告及推廣計劃>交網路推廣後台；網路聯盟廣告合作夥伴站長參與網盟推廣並審核通過》預留廣告位並做好網盟介面。
網路檢索流程
搜索需求>義分析>據庫檢索>名顯示反饋
1.【網路搜索頁面的檢索】用戶輸入關鍵詞並檢索>架算（語義分析及分詞判斷、行為分析、智能人機交互、海量基礎演算法）>計算結果（開放平台的數據、傳統搜索結果、網路推廣結果、網路自身產品結果）>計算結果排名。
2.【網路網盟頁面的推薦】用戶訪問網路網盟某合作網站頁面>盟演算法根據用戶瀏覽器大量有價值的搜索Cookis計算並推薦廣告>戶被有質量的廣告吸引並點擊>盟推廣後台引導用戶進入參與網盟推廣的網站相應頁面。

Ⅳ 常見的搜索演算法有哪幾種

• 廣度優先搜索（BFS）

• 深度優先搜索（DFS）

• 爬山法（Hill Climbing）

• 最佳優先演算法（Best-first search strategy）

• 回溯法 （Backtracking）

• 分支限界演算法（Branch-and-bound Search Algorithm）

Ⅵ 全文檢索演算法，請問誰能給我點頭緒落，不懂啊。。

全文檢索技術
全文檢索是指索引程序掃描文章中的每個詞並建立對應索引，記錄該詞出現的位置和次數。當通過搜索引擎查詢時，檢索程序就在記錄的索引進行查找並返回給用戶。全文檢索又分為基於字的全文索引和基於詞的全文索引。基於字的全文索引會對內容中的每個字建立索引並記錄，此方法查全率高，但查准率低，特別是對於中文，有時搜索馬克，會列出馬克思的結果。基於詞的全文索引是把一個詞語作為一個單位進行索引記錄，並能處理同義詞。搜索引擎有自己的詞庫，當用戶搜索時，搜索引擎會從詞庫中抽取關鍵詞作為索引項，這樣可以大大提高檢索的准確率。
中文分詞技術
一直以來大家都比較熟悉網路，網路有自己的中文分詞技術。一般採用的包括正向最大匹配，反向最大匹配，最佳匹配法，專家系統方法等。其中最大正向匹配是最常用的分詞解決方案，它採用機械式演算法，通過建立詞典並進行正向最大匹配對中文進行分詞。舉個簡單的例子比如搜索「北京大學在哪裡」，則返回結果很多都是包含北京大學，北大等詞語的網頁，搜索引擎就是採用正向最大匹配去判斷，把北京大學當做一個詞語來索引記錄並返回。當然，正向最大匹配也有不完整性，比如長度過長的詞語，搜索引擎有時無法准確的分詞，或者對前後都相互關聯的詞無法准確分詞。例如「結合成分子時」，會被返回結合、成分、子時，而有時我們想要的關鍵詞是「分子」。
很多時候網路都會根據自己詞庫中詞語的權重進行拆分，權重的計算基於生活各個方面，比較復雜，搜索引擎要做的就是返回用戶最想要的結果，有時站長們做網站要站在用戶的角度去考慮問題，其實這也是站在搜索引擎的角度考慮問題，不論在確定目標關鍵詞或者是長尾關鍵詞時，都可以根據中文分詞的原理來選擇，這樣可以最大化的減少無用功。
分詞原理不斷在變化，不斷在更新，我們應該繼續學習，只有掌握了本質才能抓住實質。

Ⅶ 用數據結構編寫一個斐波那契數據的檢索演算法程序（0 1 1 2 3 5）

什麼意思？
斐波那契數列嗎？
var n：integer
f:array[1..90]of longint;
function fb(i:integer):longint;
begin
if i=1 then exit(1);
if i=2 then exit(2);
if f[i]<>0 then exit(f[i]);
fb:=fb(i-1)+fb(i-2);
f[i]:=fb;
end;
begin
read(n);
writeln(fb(n));
end.

Ⅷ 什麼是A搜索演算法

A*搜索演算法，俗稱A星演算法，作為啟發式搜索演算法中的一種，這是一種在圖形平面上，有多個節點的路徑，求出最低通過成本的演算法。常用於游戲中的NPC的移動計算，或線上游戲的BOT的移動計算上。該演算法像Dijkstra演算法一樣，可以找到一條最短路徑；也像BFS一樣，進行啟發式的搜索。

Ⅸ 搜索引擎演算法的常見的搜索引擎演算法

網路的石榴演算法，綠蘿演算法
谷歌的熊貓演算法，企鵝演算法

Ⅹ 幾種搜索引擎演算法研究

2.1Google和PageRank演算法
搜索引擎Google最初是斯坦福大學的博士研究生Sergey Brin和Lawrence Page實現的一個原型系統[2]，現在已經發展成為WWW上最好的搜索引擎之一。Google的體系結構類似於傳統的搜索引擎，它與傳統的搜索引擎最大的不同處在於對網頁進行了基於權威值的排序處理，使最重要的網頁出現在結果的最前面。Google通過PageRank元演算法計算出網頁的PageRank值，從而決定網頁在結果集中的出現位置，PageRank值越高的網頁，在結果中出現的位置越前。
2.1.1PageRank演算法
PageRank演算法基於下面2個前提：
前提1：一個網頁被多次引用，則它可能是很重要的；一個網頁雖然沒有被多次引用，但是被重要的網頁引用，則它也可能是很重要的；一個網頁的重要性被平均的傳遞到它所引用的網頁。這種重要的網頁稱為權威（Authoritive）網頁。
前提2：假定用戶一開始隨機的訪問網頁集合中的一個網頁，以後跟隨網頁的向外鏈接向前瀏覽網頁，不回退瀏覽，瀏覽下一個網頁的概率就是被瀏覽網頁的PageRank值。