1、隨著Internet的快速發(fā)展，Web信息的迅速增加，人們?cè)絹?lái)越依賴于搜索引擎來(lái)獲取互聯(lián)網(wǎng)上有用的信息。目前傳統(tǒng)中文搜索引擎系統(tǒng)一般都采用關(guān)鍵詞匹配模式，沒(méi)有很好地解決關(guān)鍵詞跟網(wǎng)頁(yè)之間的相關(guān)性；同時(shí)在搜索推薦詞的生成方法上，也往往只是在用戶搜索關(guān)鍵詞上加入前綴、后綴字符串作為相應(yīng)的推薦詞，沒(méi)有深入到語(yǔ)義理解層次，不能很好地反映用戶真正意圖，智能化程度較低。因此，如何更好地理解中文網(wǎng)頁(yè)信息、改進(jìn)搜索關(guān)鍵詞與網(wǎng)頁(yè)的相關(guān)性、提供基于語(yǔ)義聯(lián)想的

2、搜索推薦詞已成為新一代智能中文搜索引擎系統(tǒng)亟待解決的若干核心問(wèn)題。 該文對(duì)智能中文搜索引擎系統(tǒng)中的若干關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了較深入的研究，其研究?jī)?nèi)容主要包含以下幾點(diǎn)： 1)設(shè)計(jì)了一種類trie樹(shù)的高效詞典組織結(jié)構(gòu)。把中文分詞過(guò)程分成兩個(gè)階段，在第一階段采用bigram模型并輔以一定的規(guī)則，在第二階段采用基于詞的最大正向匹配算法，最后把這兩個(gè)階段的結(jié)果合并，較好地解決了漢詞切分中一直存在的歧義現(xiàn)象難以排除、新詞識(shí)別困難等難題。實(shí)驗(yàn)

3、結(jié)果顯示詞典模塊達(dá)到了較快的切分速度和較高的切分準(zhǔn)確率，這為高質(zhì)量概念詞的產(chǎn)生和后續(xù)網(wǎng)頁(yè)處理提供了前提； 2)給出了一種基于語(yǔ)義聯(lián)想的搜索推薦詞生成方法，該方法基于概念集群的思想，能夠有效地引導(dǎo)用戶搜索，有別于傳統(tǒng)搜索引擎系統(tǒng)的搜索推薦詞生成方法，擴(kuò)大了搜索的深度和外延；提出了一種新的網(wǎng)頁(yè)排序算法，該算法基于系統(tǒng)的概念集群和關(guān)鍵詞對(duì)網(wǎng)頁(yè)的RANK值(權(quán)重值)，較好地反映了用戶搜索關(guān)鍵詞與網(wǎng)頁(yè)的相關(guān)性；同時(shí)使用《同義詞詞林》中文語(yǔ)