EBM网络搜索引擎的研究与实现的中期报告一、研究背景随着互联网的发展，人们对搜索引擎的需求越来越高，搜索引擎成为人们获取信息的主要手段之一。但是，传统的搜索引擎往往存在着一些不足，如对于不同类型的搜索请求，搜索结果的质量差异很大，用户需要花费大量的时间来筛选结果；搜索结果的排序方式单一，不足以满足个性化的需求等等。因此，为了解决这些问题，研究人员开始探索新的搜索引擎模型，其中基于证据理论的EBM网络搜索引擎就是一种比较有潜力的模型。二、研究目的本研究的主要目的是探究EBM网络搜索引擎的基本原理和实现方法，并利用Python编程语言实现一个简单的EBM网络搜索引擎原型。三、研究内容1.EBM网络搜索引擎的基本原理和模型构建方法EBM网络搜索引擎的基本原理是根据证据理论把各个网页中与用户查询相关的证据组织成一个证据网络，然后采用一种基于概率的方法计算证据口径和证据权值，进而进行结果的排序。本文将重点介绍EBM网络搜索引擎的证据网络构建和证据计算方法。2.EBM网络搜索引擎原型的设计和实现本研究将利用Python编程语言实现一个简单的EBM网络搜索引擎原型。主要工作包括数据的爬取、预处理、索引的构建和结果的排序等。四、研究计划本研究的预计完成时间为两个月，主要进度如下：第一周：熟悉EBM网络搜索引擎的基本原理和构建方法，阅读相关文献，编写论文中期报告。第二周至第三周：爬取网页数据，进行数据预处理和索引的构建。第四周至第五周：设计和实现证据口径和证据权值的计算方法，并进行结果的排序。第六周至第七周：进行搜索引擎性能测试和实验分析，完善论文。五、参考文献1.Liu,Y.,Yang,Q.,Liu,X.,&Ma,W.Y.(2004).ImprovingWebsearchusingimagesnippets.ACMTransactionsonInformationSystems(TOIS),22(2),1-19.2.Li,X.,Jia,J.,&Zhong,N.(2010).Asequentialpatternbasedfeedbackapproachforwebpagerecommendation.ExpertSystemswithApplications,37(5),3846-3855.3.Liu,X.Y.,Deng,Y.,Wang,W.,&Qian,Y.(2006).Enhancingwebsearchwithsemantics.ACMTransactionsonAsianLanguageInformationProcessing(TALIP),5(3),259-287.