1、當前搜索引擎面臨著Internet網(wǎng)絡信息更新快，用戶查詢結果要求越來越精確的嚴重挑戰(zhàn)，智能搜索引擎的研究已經(jīng)成為Web數(shù)據(jù)挖掘領域研究的重要內容。為了解決搜索引擎中用戶查詢結果諸多問題，如信息查詢的不準確等，發(fā)展了目錄搜索引擎、全文搜索引擎和元搜索引擎，在這些Internet信息搜索理論、技術、方法上，人們開始引入人工智能。本文綜合現(xiàn)有搜索引擎的成果，將人對圖書資料檢索的智能行為應用到搜索引擎中，進行了如下內容的研究： 1.分

2、析了人們在圖書館查閱資料的智能行為包括：記憶能力、理解能力、感知能力、推理能力、實踐能力。分析了圖書資料查閱與Internet中信息檢索的相似性。系統(tǒng)地分析和總結了現(xiàn)在全文搜索引擎實現(xiàn)方式上的五種智能能力的表現(xiàn)，提出了三網(wǎng)智能行為模型(Outernet(外網(wǎng))→Internet(萬維網(wǎng))→Innernet(內網(wǎng)))，闡述了實現(xiàn)該模型的關鍵問題，通過一個具體的應用實例，說明了三網(wǎng)智能行為模型的實現(xiàn)是可行的。 2.從網(wǎng)頁和用戶查詢關

3、鍵詞的“概念與意義”匹配的角度，借助了形式概念分析這一工具對網(wǎng)頁的形式概念表示、關聯(lián)規(guī)則的獲取、網(wǎng)頁匹配中的不確定性推理三個方面進行了研究： (1)在定義用戶查詢詞的下接近與上接近的基本概念基礎上，研究了下接近網(wǎng)頁集形成的多值形式背景的形式概念表示方法，該方法以單個屬性等價類為出發(fā)點，采用概念格形式概念對象之間的相等、包含、相交關系，建立了形成概念格的算法。與現(xiàn)有概念格建立算法相比，其時間復雜度有了較大的降低。 (2)結

4、合用戶查詢詞與網(wǎng)頁匹配的特點，把現(xiàn)有概念格上的關聯(lián)規(guī)則擴充為“與規(guī)則”和“或規(guī)則”，研究了從概念格中獲取這兩種關聯(lián)規(guī)則的方法、算法。同現(xiàn)有概念格上無冗余規(guī)則獲取算法相比，其時間復雜度有了顯著的下降。 (3)從形式概念分析的角度出發(fā)，研究了利用關聯(lián)規(guī)則，對上接近網(wǎng)頁集中的網(wǎng)頁與用戶查詢詞進行不確定性匹配的模型、方法、算法，其算法復雜度是比較低的。 3.使用線性歸結方法研究了英文網(wǎng)頁的詞法分析，認為歸結過程本身就是一個線性歸