1) topic-special searching
主题式搜索
1.
By this topic-special searching,the paper brought forward an optimization search strategy which is based on historical feedback(BHF).
针对主题式搜索,提出一种优化的,基于历史反馈(BHF)的搜索策略,并对该搜索策略进行实验测试。
2.
First, We research the characters of topic-special searching, and then propose the thinking of design, system structure, searching strategy, searching method and etc.
本课题首先研究了主题式搜索引擎的特点，在本课题的条件下提出了面向侨务信息主题的搜索引擎的设计思想、系统结构、搜索策略和搜索方式等。
2) topic-specific search
主题搜索
1.
In contrast to general purpose search engine, which attempt to index the whole Web, Topic-Specific search engines can cover specialized topics in more depth and keep the crawl more freshly.
而主题搜索引擎只覆盖与特定主题相关的Web区域，这样它搜索的可以更深，搜索的周期可以更短，因此能满足用户对获取信息资源快速、准确的性能要求。
3) Topic Search
主题搜索
1.
Design and realization of topic search based on transfering of searching engine;
基于搜索引擎调用的主题搜索设计与实现
4) Topic Searcher
主题搜索器
1.
The Design and Implementation of Topic Searcher Education Multimedia-Oriented;
面向教育的多媒体主题搜索器设计与实现
5) initiative topic search engine
主动式专题搜索引擎
6) focused search engine
主题搜索引擎
1.
A Chinese focused search engine for agriculture was designed and implemented.
本文从农业搜索引擎发展状况出发,在分析研究通用搜索引擎工作原理、系统架构的基础上,设计并实现了中文农业主题搜索引擎,同时给出了开发过程中采用的关键技术。
2.
Therefore, the focused search engine comes into being.
但由于Web多元化信息的指数级增长和人们需求的多样化,通用搜索引擎返回的结果已经不能满足人们对个性化信息检索服务的要求,于是主题搜索引擎应运而生。
补充资料：启发式搜索
启发式搜索
heuristic search
q一fQ sh一sousuo启发式搜索《heuristic search)一种利用与待求解问题有关的信息，即所谓启发信息，对搜索路径的走向给予一定约束或选择的搜索方法。 搜索方法的目标是要在与间题有关的状态空间或图表示中，根据已知的初始状态(起始节点)、目标状态(满足目标状态描述的节点)以及从一种状态(节点)转换到另一种状态(节点)所允许的操作或算符，寻找一条从初始状态达到目标状态的途径。绝大多数问题求解技术最终都归结为状态空间或图的搜索问题。 一般说来，不同的问题求解类型需要不同的搜索策略。根据问题求解的任务和问题本身所存在的解的情况，问题求解可分为三种类型。一是问题只有唯一解或有多个解，但它们均处于同等地位，不涉及寻找最优解。这类问题要求搜索方法尽可能地减少搜索次数并保证完全性，即问题存在解的话，搜索一定能成功并找到问题的解。定理证明所面临的就是这类问题。二是问题有多个解，问题求解的目的是寻求其最优解。在问题的规模不太大，复杂性不甚高的情况下，这是可以做到的，但对大多数这类问题来说，需利用某些启发信息以提高搜索效率。A‘和献)’等启发式搜索算法所要解决的就是这一类问题。第三类与第二类相似，但间题是NP难解的(参见Np完全性理论)。在现实的存储资源和时间条件下很难或根本得不到最优解。同时，对于诸如推销员旅行问题等具体应用，令人满意的解也并非一定要最优解。因而在求解这类问题时可以放弃最优解而研究各种更加实用有效的启发式搜索方法。 50年代末期，A.N~11，J.C.Sllaw和H.A.Sin五〕n开始研究启发式搜索。60年代中期以后，随着计算机，尤其是人工智能应用领域的不断扩大，NP难解性问题又长期得不到解决，因而启发式搜索的研究越来越引起人们的重视与兴趣，并且取得了一批引人瞩目的成果。如J.D〕ran和D.Michie以及N.J.Nill以)n的利用搜索估价函数引导搜索的方法，P.E.Hart，Nillsoll和B.Raphad的A‘算法，与或图上的启发式搜索AO‘算法以及各种博弈树搜索等。 启发式搜索的最大特点就是在搜索过程中使用与问题有关的启发信息来缩减搜索量，其一般过程如下: 步骤1建立只含有初始节点S的搜索图G，把S放人名为()PEN的未扩展节点表中; 步骤2建立扩展节点表口丈EEI)，C以)SED初始为空表; 步骤3若01〕EN为空表，则搜索失败并退出; 步骤4把OPEN表上的第一个节点n〔xle移人CL(〕SEI〕表; 步骤5若n浏e为目标节点，则搜索成功并退出。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条