Web搜索中基于免疫克隆算法的信息检索方法

杨毅1,吴绍兴2

doi:10.3969/j.issn.1007130X.2010.

计算机工程与科学 >

2010 , Vol. 32 >Issue 5: 124 - 125

DOI: https://doi.org/10.3969/j.issn.1007130X.2010.

论文

Web搜索中基于免疫克隆算法的信息检索方法

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(1.西华大学数学与计算机学院，四川成都 610039;2.南阳理工学院计算机网络中心，河南南阳 473004）

杨毅（1973），男，四川巴中人，硕士，讲师，研究方向为计算机网络和进化算法；吴绍兴，硕士，讲师，研究方向为数据挖掘和计算机网络。

收稿日期: 2009-09-13

修回日期: 2009-12-10

网络出版日期: 2010-05-11

基金资助

国家863计划资助项目（2008AA121803）；国家973计划资助项目（2009CB72400105）

收起

An Information Retrieval Method Based on the Immune Clonal Algorithm in Web Search

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(1.School of Mathematics and Computer Science,Xihua University,Chengdu 610039; 2.Computer Network Centre,Nanyang Institute of Technology,Nanyang 473004,China)

Received date: 2009-09-13

Revised date: 2009-12-10

Online published: 2010-05-11

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摘要

随着万维网上信息的爆炸性增长，导致需要大量有效的信息检索方法。本文对传统的向量空间模型进行了优化，并提出一种基于克隆选择算法的Web搜索方法。通过对查询结果的精确率和混合检索率进行比较，表明该算法能有效提高Web搜索引擎的质量和运行效率。

关键词： 信息检索; 免疫克隆算法; 遗传算法

本文引用格式

杨毅1,吴绍兴2 . Web搜索中基于免疫克隆算法的信息检索方法[J]. 计算机工程与科学, 2010 , 32(5) : 124 -125 . DOI: 10.3969/j.issn.1007130X.2010.

Abstract

With the exponential growth of information on the World Wide Web, there is a great demand for developing efficient methods for effectively organizing the large amount of retrieved information. In this paper, the traditional vector space model is optimized.A web search method based on the clonal selection algorithm is proposed. Through comparing with the precision and hybrid retrieval rates, the results show this adaptive algorithm enhances the quality and efficiency,and the consequence of the retrieval is satisfactory.

Key words： information retrieval;immune clonal algorithm;genetic algorithm

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