Luận Văn: Nghiên Cứu Search Engine và Thuật Toán Đối Sánh Mẫu (Nguyễn Vinh Quy - ĐHBK Hà Nội)

Luận văn nghiên cứu về search engine và các thuật toán đối sánh mẫu. Tìm hiểu hệ thống tìm kiếm thông tin trên mạng, tối ưu hóa hiệu quả.

Chuyên ngành

Công nghệ thông tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận văn thạc sĩ

2013

75
1
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM DOAN

LỜI CẢM ƠN

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

PHẦN MỞ ĐẦU

PHẦN NỘI DUNG

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VE SEARCH ENGINE

1.1. Giới thiệu chung

1.2. Phân loại

1.2.1. Máy tìm kiếm thông thường

1.2.2. Máy siêu tìm kiếm Meta Search Engine

1.3. Mô hình của seach engine

1.3.1. Bộtïm duyệt Crawler

1.3.2. Kho dữ liệu Repository

1.3.3. WBS BỘ lip diĩnjelnleer

1.3.4. Phân hạng trang (Page Rank)

1.4. Search Engine điển hình

1.5. Sưrađồi

1.6. Cấu trúc của máy tim kiếm Google

1.7. Cấu trúc dữliệu chỉnh

1.8. Danh mục từ Lexcon

1.9. Danh chi muc cho web (indexing the web)

1.10. Hệ thông xếp Hi

2. CÁC THUẬT TOÁN ĐÔI SÁNH MẪU CHO HỆ THONG TIM KIEM THONG TIN TREN MAN

2.1. Giới thiệu một sổ thuật toán đổi sánh mẫu điển hình

2.2. Thuật toán Brufe Forec

2.3. Thuật toản Knuth Moiris Pratt

2.4. So sánh các thuật toán

3. Cơ bản về lỗi ưu hỏa máy tìm kiếm (SEO)

3.1. Cư chế làm việc của máy tìm kiếm

3.2. Từ khỏa trong tôi ưu hóa máy tìm MQM

3.3. Chọn dùng từ khóa để tỗi ưu hỏa

3.4. Mật độ từ khóa

3.5. Sắp xếp từ khóa tại nhiều vị trí khác nhau

3.6. Dal keyword trong đường LJRI, và tên file

3.7. DAL keyword rong trang tlle

3.8. Dal keyword tong phan heading

3.9. Các công cụ SEO giúp ci thiệnlưu lượng WEB. SEOBoek's SEO Toolhar

3.10. Các thủ thuật cơ bàn tỗi ưu hóa máy tìm kiếm

3.11. Cung cấp nội đung hữuích

3.12. Phãntíchlưu lượng

3.13. Sử dụng văn bản, không dùng ảnh, ÁJA%X, hoặc cáo loại đa phương Biện khác

3.14. Viết HTML có chất lượng

3.15. Đừng nên trả tiển để mua link gid

3.16. Làm việc vi đường link

3.17. Str dung canonical URL

3.18. Bao gồm metadata

3.19. Thực hiện kế hoạch “giảm gân”

4. Chương 4. ỨNG DỰNG VÀO THIẾT KE WERSITE CHO HE THONG THONG TIN THU VIEN CHO TRUONG DHSPKT HUNG YE

4.1. Khảosát hệ thông

4.1.1. Giới Thiện

4.1.2. Khảo sát tạt Thư viện

4.2. Mũ tâ bài toán, yên cần và phạm vi giải quyết

4.3. ALA Mô tả hệ thông.2 Phần tíchthiểt kể hệ thông

4.4. Biểuđồ phản rã chức năng.2 Biểu dồngữ cảnh.3 Các hồ sơ sử đụng. Các biểu đỗ luẳng(đòng) đữ liêu

4.5. Chuyến đổi mô hình E.— R sang ind hinh quan hệ

4.6. Mô hình quan hệ

4.7. Mö tả các trang chúnh của Website.2 Trang giới thiệu

4.8. Trang Liên hệ

4.9. Trang Tra cứu.5 Trang hoại động.6 Trang là nguyên sô

4.10. Các thuật toan dôi sanh mẫu äp đụng cho Tra cứu sách.41 “Thuật toản Brute Force và Knuth Morris Praft.2 Thuật loan Boyer-Moore

4.11. Lựa chọnthuậttoán áp dụng Tra cứu sách cho websitc.5 Máy ttmkiếm trên website.2 Xây dựng cấu trúc đữliệu

4.12. Đặc t chức năng của mục Tìm kiểm

4.13. Củi đặt và hướng đẫn sử đụng

4.13.1. Chi đặt

4.13.2. Hướng dẫn sử dụng

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tìm Hiểu Tổng Quan Về Search Engine Cấu Trúc Phân Loại

Search engine, hay công cụ tìm kiếm, là một hệ thống phần mềm được thiết kế để tìm kiếm thông tin trên World Wide Web. Người dùng nhập truy vấn (từ khóa) và search engine trả về danh sách các kết quả phù hợp nhất. Các kết quả này thường được gọi là trang kết quả tìm kiếm (SERP). Search engine hoạt động dựa trên nhiều thuật toán phức tạp để indexing, ranking và cung cấp kết quả tìm kiếm. Có hai loại search engine chính: máy tìm kiếm thông thường và máy siêu tìm kiếm (Meta Search Engine). Theo tài liệu gốc, "Để tìm kiếm một thông tin trên mạng chỉ cần đơn giản là truy cập vào một trang tìm kiếm như Google và gõ vào từ khóa cần tìm rồi nhấn nút." Điều này cho thấy sự tiện lợi và phổ biến của hệ thống tìm kiếm thông tin trên mạng. Cấu trúc của một search engine điển hình bao gồm web crawler, kho dữ liệu (repository), bộ lập chỉ mục và hệ thống xếp hạng. Web crawler thu thập thông tin từ các trang web, kho dữ liệu lưu trữ thông tin này, bộ lập chỉ mục tạo chỉ mục để tìm kiếm nhanh chóng và hệ thống xếp hạng xác định thứ tự hiển thị của kết quả.

1.1. Máy Tìm Kiếm Thông Thường Ưu và Nhược Điểm Cần Biết

Máy tìm kiếm thông thường như Google, Bing, Yahoo! thu thập thông tin trực tiếp từ các trang web. Chúng sử dụng web crawler để khám phá và indexing các trang web mới. Ưu điểm của loại máy tìm kiếm này là cung cấp kết quả tìm kiếm chất lượng cao, được xếp hạng dựa trên nhiều yếu tố như độ liên quan, độ tin cậy và tối ưu hóa trải nghiệm người dùng (UX) trong tìm kiếm. Tuy nhiên, nhược điểm là mất nhiều thời gian và tài nguyên để duy trì kho dữ liệu lớn và cập nhật liên tục. Sự phát triển của machine learning trong tìm kiếmdeep learning trong tìm kiếm giúp nâng cao hiệu quả của quá trình indexingranking.

1.2. Máy Siêu Tìm Kiếm Meta Search Engine Tìm Kiếm Đa Nguồn

Máy siêu tìm kiếm, hay Meta Search Engine, không thu thập thông tin trực tiếp từ các trang web mà gửi truy vấn đến nhiều search engine khác nhau và tổng hợp kết quả. Ví dụ về Meta Search Engine bao gồm Dogpile và Metacrawler. Ưu điểm của loại máy tìm kiếm này là cung cấp kết quả tìm kiếm đa dạng từ nhiều nguồn. Tuy nhiên, nhược điểm là kết quả có thể trùng lặp và chất lượng không đồng đều. Meta Search Engine có thể hữu ích cho truy vấn mở rộnggợi ý truy vấn, nhưng thường không cung cấp kết quả tìm kiếm chính xác và đầy đủ như máy tìm kiếm thông thường.

II. Thách Thức Giải Pháp Nâng Cao Hiệu Năng Hệ Thống Tìm Kiếm

Việc xây dựng và duy trì một hệ thống tìm kiếm thông tin trên mạng hiệu quả đặt ra nhiều thách thức. Một trong những thách thức lớn nhất là xử lý lượng dữ liệu khổng lồ từ Internet (Big Data). Big data trong tìm kiếm đòi hỏi các kỹ thuật indexingretrieval model tiên tiến. Ngoài ra, cần phải đảm bảo tính chính xác (precision) và độ phủ (recall) của kết quả tìm kiếm. Các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đóng vai trò quan trọng trong việc hiểu ý nghĩa của truy vấn và nội dung trang web. Theo tài liệu gốc, "Các Search engine không chỉ đơn thuần là một trang web với các mã HTML đơn giản mà nó là cả một hệ thống gồm nhiều bộ phận, mỗi bộ phận thực hiện một chức năng..." Điều này nhấn mạnh tính phức tạp của hệ thống. Giải pháp bao gồm sử dụng các mô hình vector không gian, mô hình ngôn ngữ và các thuật toán đối sánh mẫu hiệu quả.

2.1. Vấn Đề Xử Lý Dữ Liệu Lớn Big Data Trong Tìm Kiếm Thông Tin

Internet chứa một lượng dữ liệu khổng lồ và không ngừng tăng lên. Việc indexing và tìm kiếm trên lượng dữ liệu này đòi hỏi các hệ thống có khả năng mở rộng và hiệu suất cao. Các công nghệ như Elasticsearch, Lucene, Solr được sử dụng rộng rãi để xây dựng các hệ thống tìm kiếm có khả năng xử lý big data trong tìm kiếm. Các hệ thống này sử dụng các kỹ thuật indexing phân tán và song song để tăng tốc độ tìm kiếm.

2.2. Đảm Bảo Độ Chính Xác Precision và Độ Phủ Recall Tìm Kiếm

Độ chính xác (precision)độ phủ (recall) là hai chỉ số quan trọng để đánh giá hiệu năng tìm kiếm. Precision đo lường tỷ lệ kết quả tìm kiếm trả về là liên quan, trong khi recall đo lường tỷ lệ tài liệu liên quan được trả về. Cần phải cân bằng giữa hai chỉ số này để cung cấp kết quả tìm kiếm chất lượng cao. Các kỹ thuật truy vấn mở rộng và sử dụng ontology có thể giúp cải thiện recall.

III. Thuật Toán Đối Sánh Mẫu Cách Tìm Kết Quả Phù Hợp Nhất

Các thuật toán đối sánh mẫu đóng vai trò quan trọng trong việc xác định mức độ phù hợp giữa truy vấn của người dùng và nội dung của các trang web. Các thuật toán này so sánh truy vấn với các từ khóa và cụm từ trong trang web để tìm ra các trang có nội dung liên quan nhất. Một số thuật toán đối sánh mẫu phổ biến bao gồm Brute Force, Knuth-Morris-Pratt (KMP) và Boyer-Moore. Mỗi thuật toán có ưu và nhược điểm riêng về hiệu suất và độ phức tạp. Việc lựa chọn thuật toán phù hợp phụ thuộc vào kích thước của dữ liệu và yêu cầu về tốc độ tìm kiếm. Theo tài liệu, "tiếp đó là xây dựng một Website thực tế ứng dụng các thuật toán đối sánh mẫu..." cho thấy tầm quan trọng của thuật toán trong việc tạo ra một công cụ tìm kiếm hiệu quả. Tìm kiếm ngữ nghĩa và sử dụng biểu diễn tri thức ngày càng trở nên quan trọng trong việc cải thiện độ chính xác của kết quả tìm kiếm.

3.1. So Sánh Thuật Toán Brute Force KMP và Boyer Moore Ưu Nhược Điểm

Thuật toán Brute Force là thuật toán đơn giản nhất, nhưng có hiệu suất kém nhất trên dữ liệu lớn. Thuật toán KMP cải thiện hiệu suất bằng cách sử dụng thông tin về các tiền tố và hậu tố của mẫu tìm kiếm. Thuật toán Boyer-Moore là một trong những thuật toán nhanh nhất, sử dụng heuristic để bỏ qua các phần của văn bản không phù hợp. Việc lựa chọn thuật toán phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của ứng dụng hệ thống tìm kiếm thông tin trên mạng.

3.2. Ứng Dụng Thuật Toán Đối Sánh Mẫu Trong Tìm Kiếm Ngữ Nghĩa

Tìm kiếm ngữ nghĩa không chỉ dựa vào các từ khóa mà còn xem xét ý nghĩa của truy vấn và nội dung của trang web. Các thuật toán đối sánh mẫu có thể được sử dụng để tìm các trang web có nội dung liên quan về mặt ngữ nghĩa, ngay cả khi chúng không chứa chính xác các từ khóa trong truy vấn. Sử dụng ontologygraph database có thể giúp cải thiện khả năng tìm kiếm ngữ nghĩa.

IV. SEO Search Engine Optimization Tối Ưu Hóa Để Dẫn Đầu Tìm Kiếm

Tối ưu hóa trải nghiệm người dùng (UX) trong tìm kiếm (SEO) là quá trình cải thiện khả năng hiển thị của một trang web trong kết quả tìm kiếm tự nhiên. SEO bao gồm nhiều kỹ thuật khác nhau, từ tối ưu hóa nội dung và cấu trúc trang web đến xây dựng liên kết và quản lý danh tiếng trực tuyến. Một chiến lược SEO hiệu quả có thể giúp một trang web đạt được thứ hạng cao hơn trong kết quả tìm kiếm, thu hút nhiều lưu lượng truy cập hơn và tăng doanh thu. Cơ chế làm việc của máy tìm kiếm ảnh hưởng lớn đến các chiến lược SEO. Theo tài liệu, "Nghiên cứu về Search engine và các thuật toán tìm kiếm trên mạng, các công cụ tối ưu hóa máy tìm kiếm..." cho thấy sự liên kết chặt chẽ giữa nghiên cứu về search engine và SEO. Việc sử dụng từ khóa phù hợp và tạo nội dung chất lượng là yếu tố quan trọng trong SEO.

4.1. Phân Tích Từ Khóa Keyword Research Bí Quyết Chọn Từ Khóa Tốt

Phân tích từ khóa là quá trình tìm kiếm và lựa chọn các từ khóa mà người dùng có khả năng sử dụng khi tìm kiếm thông tin liên quan đến một trang web. Các công cụ như Google Keyword Planner và SEMrush có thể giúp xác định các từ khóa có lượng tìm kiếm cao và độ cạnh tranh thấp. Việc sử dụng từ khóa phù hợp trong nội dung và meta tags của trang web có thể cải thiện thứ hạng trong kết quả tìm kiếm.

4.2. Xây Dựng Nội Dung Chất Lượng Content Marketing Cho SEO

Nội dung chất lượng là yếu tố quan trọng nhất trong SEO. Nội dung cần phải cung cấp thông tin hữu ích, hấp dẫn và độc đáo cho người dùng. Nội dung cũng cần phải được tối ưu hóa cho các từ khóa mục tiêu và tuân thủ các nguyên tắc SEO khác như sử dụng heading tags, meta descriptions và internal links. Phân tích lưu lượng truy cập giúp đánh giá hiệu quả của nội dung.

V. Ứng Dụng Thực Tế Thiết Kế Web Cho Hệ Thống Thông Tin Thư Viện

Luận văn này trình bày ứng dụng của các kiến thức về search engine và thuật toán đối sánh mẫu trong việc thiết kế một website cho hệ thống thông tin thư viện. Website cung cấp chức năng tìm kiếm sách, tài liệu và thông tin khác liên quan đến thư viện. Các thuật toán đối sánh mẫu như Brute Force và KMP được sử dụng để tìm kiếm các mục phù hợp với truy vấn của người dùng. Website được thiết kế để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng (UX) trong tìm kiếm với giao diện thân thiện và dễ sử dụng. Theo tài liệu, "từ đó xây dựng một website cho hệ thống thông tin thư viện cho Thư viện trường Đại học sư phạm kỹ thuật Hưng yên" thể hiện mục tiêu ứng dụng thực tế của nghiên cứu. Cấu trúc dữ liệu và chức năng của mục tìm kiếm được thiết kế cẩn thận để đảm bảo hiệu suất và độ chính xác.

5.1. Xây Dựng Cấu Trúc Dữ Liệu Cho Hệ Thống Tìm Kiếm Thư Viện

Cấu trúc dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong hiệu suất của hệ thống tìm kiếm. Cấu trúc dữ liệu cần phải được thiết kế để cho phép tìm kiếm nhanh chóng và hiệu quả. Các kỹ thuật indexing như inverted index có thể được sử dụng để tạo chỉ mục cho các từ khóa và tài liệu. Cấu trúc dữ liệu cũng cần phải hỗ trợ các chức năng khác như thêm, sửa và xóa tài liệu.

5.2. Lựa Chọn Thuật Toán Đối Sánh Mẫu Phù Hợp Cho Tìm Kiếm Sách

Việc lựa chọn thuật toán đối sánh mẫu phù hợp phụ thuộc vào kích thước của dữ liệu và yêu cầu về tốc độ tìm kiếm. Trong trường hợp hệ thống thông tin thư viện, các thuật toán như Brute Force và KMP có thể phù hợp với kích thước dữ liệu vừa phải. Nếu kích thước dữ liệu lớn hơn, cần phải sử dụng các thuật toán hiệu quả hơn như Boyer-Moore hoặc các kỹ thuật indexing tiên tiến.

VI. Kết Luận Hướng Phát Triển Tương Lai Của Tìm Kiếm Thông Tin

Luận văn này đã trình bày tổng quan về search engine, các thuật toán đối sánh mẫu và ứng dụng của chúng trong việc xây dựng một hệ thống tìm kiếm thông tin trên mạng cho thư viện. Nghiên cứu này cung cấp nền tảng kiến thức quan trọng cho việc phát triển các hệ thống tìm kiếm hiệu quả và đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của người dùng. Tương lai của tìm kiếm thông tin hứa hẹn nhiều đột phá với sự phát triển của machine learning trong tìm kiếm, deep learning trong tìm kiếmtìm kiếm đa phương tiện. Theo tài liệu, "Do sự hữu ích của các cổng cụ tìm kiếm thông tin trên Internet nên tôi lựa chọn đề tài Nghiên cứu Search engine và các thuật toán đối sánh mẫu..." khẳng định giá trị thực tiễn của đề tài.

6.1. Ứng Dụng Machine Learning Và Deep Learning Trong Tìm Kiếm

Machine learning trong tìm kiếmdeep learning trong tìm kiếm đang cách mạng hóa cách thức tìm kiếm thông tin. Các thuật toán này có thể học từ dữ liệu để cải thiện độ chính xác và độ phủ của kết quả tìm kiếm. Chúng cũng có thể được sử dụng để cá nhân hóa kết quả tìm kiếm và cung cấp các đề xuất phù hợp với sở thích của người dùng.

6.2. Hướng Phát Triển Của Tìm Kiếm Đa Phương Tiện Multi Modal Search

Tìm kiếm đa phương tiện cho phép người dùng tìm kiếm thông tin bằng nhiều phương tiện khác nhau như văn bản, hình ảnh, âm thanh và video. Điều này mở ra nhiều khả năng mới cho việc tìm kiếm thông tin và cải thiện tối ưu hóa trải nghiệm người dùng (UX) trong tìm kiếm. Ví dụ, người dùng có thể tìm kiếm một sản phẩm bằng cách chụp ảnh sản phẩm đó.

Tóm tắt và mô tả trên trang này được tạo với sự hỗ trợ của AI từ nội dung tài liệu gốc; tài liệu do người dùng đóng góp và được kiểm duyệt trước khi xuất bản. Báo lỗi nội dung.

11/09/2025
Luận văn nghiên cứu search engine và một số thuật toán đối sánh mẫu cho hệ thống tìm kiếm thông tin trên mạng

Trích đoạn nội dung tài liệu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRUONG DAI HOC BACH KHOA HA NOL NGUYEN VINH QUY NGHIÊN CUU SEARCH ENGLNE VA MOT SO THUAT TOAN POI SANH MAU CHO HE THONG TIM KIEM THONG TIN TREN MANG. Chuyên ngành : Céng nghé théng tin LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT CONG NGHE THONG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS NGUYEN ĐỨC NGIĨA BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRUONG DAI HOC BACH KHOA HA NOL ARÐ INIA NỊA 1ĐN INVON NAANITO NGUYEN VINH QUY 3 NGHIEN CUU SEARCH ENGINE VA MOT SO THUAT TOAN BOI SANH MAU CHO HE THONG TIM KIEM THONG TIN NEL ĐNỌOILLTHĐN NOD TREN MANG. LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT CHUYEN NGANH: CONG NGHE THONG TIN VITOGID VOIDL Hà Nội — Năm 2013 LỜI CAM DOAN 'Tôi xin cam đoan rằng số liệu và kết quả nghiên cúu trong luận văn này [a trưng the và không trùng lặp với cáo đề tài khác của Viện. 'Tôi cũng xin cam đoan rằng mọi sự giúp đỡ cho việc thực hiện luận văn này đã được cảm ơn và các thông fin rich dan trong luận văn đã được chủ rố nguồn gốc -Hà nội, ngày 19 tháng 03 năm 2013 Tác giá Nguyễn Vink Quy LỜI CẢM ƠN Mỡ đầu, em xin tỏ lòng biết ơn tới PGS.TS Nguyễn Đức Nghĩa, người trực tiếp hướng dẫn Khoa học đã tân tâm giúp đở am trong quá trình hoàn thánh luận văn.

Em xin cảm œm thầy cỗ giáo trong Viện Công nghệ thông tin và T thông Đại học Bách khoa — LĨà Nội, các thầy cô trong Viện đã giảng đạy và tao điều kiện cho em Hong quá lrình học tập. Xin cảm ơn bạn bẻ, đồng nghiệp và gia đình đã lạo điền kiện tôi nhất đỗ tôi hoàn thiện luận văn tôi nghiệ Tủ nội, ngày 19 thẳng 03 nấm 2013 Tác giả Nguyễn Vinh Quy MỤC LỤC LOI CAM DOAN LOI CAM ON. — DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, DO THỊ. 'PHẨN MÔ ĐẤU táctanhahicgi08G08G0ã80d 20ảgi0 88.6 ò8 PHÂN NỘI DUNG.

cites eee 10 Chuong1. TONG QUAN VE SEARCH ENGINE. TÔ 11 Giới thiệu chung. = sua, TÔ 12 Phân loại.1 May tim kiểm thông thường.2 Máy siêu tìm kiếm Meta Search Engine 1.

Mô hình của seach engine.1 Bộtïm duyệt Crawler nl 13.2 Kho dit liu Repository. ¿4Ÿ WBS BO lip diĩnjelnleer.4 Phân hạng trang (Page Rank).23 14 Search Engine điển hình.30 LAL Sưrađồi.42 _ Cấu trúc của máy tim kiếm Google.43 Câu trúc dữliệu chỉnh. ad 1⁄45 Danh mục từ Lexcon. idddg Ga ng (40380 01080660056: 1.7 Danh chi muc cho web (indexing the web).

„36 1⁄49 _ Hệ thông xếp Hi. CÁC THUẬT TOÁN ĐÔI SÁNH MẪU CHO HỆ THONG TIM KIEM THONG TIN TREN MAN 9 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hinh 1.1 Cầu trúc của kho đữ liệu RepositOry.ccce220ree Linh 1.2 Kiến trúc của máy tim kiém Google inh 1.3 Cân trúc dữ liêu trong kho Repository.4 Danh mục lit Lexicon Hình 1.5 Hil2 bytes Hình 1.6 Chỉ mục xuôi Forward barrcls 43 GB. ào cnoeiiiieee Hình 1.7 Cơ chế hoạt động của mục Tim kiếm.stceree MỤC LỤC LOI CAM DOAN LOI CAM ON. — DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, DO THỊ.

'PHẨN MÔ ĐẤU táctanhahicgi08G08G0ã80d 20ảgi0 88.6 ò8 PHÂN NỘI DUNG. cites eee 10 Chuong1. TONG QUAN VE SEARCH ENGINE. TÔ 11 Giới thiệu chung.

= sua, TÔ 12 Phân loại.1 May tim kiểm thông thường.2 Máy siêu tìm kiếm Meta Search Engine 1. Mô hình của seach engine.1 Bộtïm duyệt Crawler nl 13.2 Kho dit liu Repository. ¿4Ÿ WBS BO lip diĩnjelnleer.4 Phân hạng trang (Page Rank).23 14 Search Engine điển hình.30 LAL Sưrađồi.42 _ Cấu trúc của máy tim kiếm Google.43 Câu trúc dữliệu chỉnh. ad 1⁄45 Danh mục từ Lexcon.

idddg Ga ng (40380 01080660056: 1.7 Danh chi muc cho web (indexing the web). „36 1⁄49 _ Hệ thông xếp Hi. CÁC THUẬT TOÁN ĐÔI SÁNH MẪU CHO HỆ THONG TIM KIEM THONG TIN TREN MAN 9 LỜI CẢM ƠN Mỡ đầu, em xin tỏ lòng biết ơn tới PGS.TS Nguyễn Đức Nghĩa, người trực tiếp hướng dẫn Khoa học đã tân tâm giúp đở am trong quá trình hoàn thánh luận văn. Em xin cảm œm thầy cỗ giáo trong Viện Công nghệ thông tin và T thông Đại học Bách khoa — LĨà Nội, các thầy cô trong Viện đã giảng đạy và tao điều kiện cho em Hong quá lrình học tập.

Xin cảm ơn bạn bẻ, đồng nghiệp và gia đình đã lạo điền kiện tôi nhất đỗ tôi hoàn thiện luận văn tôi nghiệ Tủ nội, ngày 19 thẳng 03 nấm 2013 Tác giả Nguyễn Vinh Quy 2. Giới thiệu một sổ thuật toán đổi sánh mẫu điển hình. Thuật toán Brufe Forec.2 Thuật toản Knuth Moiris Pratt.2 So sánh các thuật toán. Cơ bản về lỗi ưu hỏa máy tìm kiếm (SEO).

Cư chế làm việc của máy tìm kiếm - - 52 3. Từ khỏa trong tôi ưu hóa máy tìm MQM. Chọn dùng từ khóa để tỗi ưu hỏa.2 Mật độ từ khóa.3 Sắp xếp từ khóa tại nhiều vị trí khác nhau.4 Dal keyword trong đường LJRI, và tên file - ST 3.5 DAL keyword (rong trang tlle: - - 58 3.6 Dal keyword tong phan heading. Các công cụ SEO giúp ci thiệnlưu lượng WEB.

SEOBoek's SEO Toolhar 60 3. Các thủ thuật cơ bàn tỗi ưu hóa máy tìm kiếm. Cung cấp nội đung hữuích. Phãntíchlưu lượng.

Sử dụng văn bản, không dùng ảnh, ÁJA%X, hoặc cáo loại đa phương Biện khác. Viết HTML có chất lượng.6 Đừng nên trả tiển để mua link gid 62 LỜI CẢM ƠN Mỡ đầu, em xin tỏ lòng biết ơn tới PGS.TS Nguyễn Đức Nghĩa, người trực tiếp hướng dẫn Khoa học đã tân tâm giúp đở am trong quá trình hoàn thánh luận văn. Em xin cảm œm thầy cỗ giáo trong Viện Công nghệ thông tin và T thông Đại học Bách khoa — LĨà Nội, các thầy cô trong Viện đã giảng đạy và tao điều kiện cho em Hong quá lrình học tập. Xin cảm ơn bạn bẻ, đồng nghiệp và gia đình đã lạo điền kiện tôi nhất đỗ tôi hoàn thiện luận văn tôi nghiệ Tủ nội, ngày 19 thẳng 03 nấm 2013 Tác giả Nguyễn Vinh Quy DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hinh 1.1 Cầu trúc của kho đữ liệu RepositOry.ccce220ree Linh 1.2 Kiến trúc của máy tim kiém Google inh 1.3 Cân trúc dữ liêu trong kho Repository.4 Danh mục lit Lexicon Hình 1.5 Hil2 bytes Hình 1.6 Chỉ mục xuôi Forward barrcls 43 GB.

ào cnoeiiiieee Hình 1.7 Cơ chế hoạt động của mục Tim kiếm.2 Thuật loan Boyer-Moore 4.43 Lựa chọnthuậttoán áp dụng Tra cứu sách cho websitc.5 Máy ttmkiếm trên website.2 Xây dựng cấu trúc đữliệu. Đặc t chức năng của mục Tìm kiểm 4.6 Củi đặt và hướng đẫn sử đụng, 4461 Chi đặt 4.2 Hướng dẫn sử dụng.à ke kireirerrrree KÉT LUẬN VÀ KIÊN NGHỊ. eo TÀI LIỆU THAM KHẢO. Giới thiệu một sổ thuật toán đổi sánh mẫu điển hình.

Thuật toán Brufe Forec.2 Thuật toản Knuth Moiris Pratt.2 So sánh các thuật toán. Cơ bản về lỗi ưu hỏa máy tìm kiếm (SEO). Cư chế làm việc của máy tìm kiếm - - 52 3. Từ khỏa trong tôi ưu hóa máy tìm MQM.

Chọn dùng từ khóa để tỗi ưu hỏa.2 Mật độ từ khóa.3 Sắp xếp từ khóa tại nhiều vị trí khác nhau.4 Dal keyword trong đường LJRI, và tên file - ST 3.5 DAL keyword (rong trang tlle: - - 58 3.6 Dal keyword tong phan heading. Các công cụ SEO giúp ci thiệnlưu lượng WEB. SEOBoek's SEO Toolhar 60 3. Các thủ thuật cơ bàn tỗi ưu hóa máy tìm kiếm.

Cung cấp nội đung hữuích. Phãntíchlưu lượng. Sử dụng văn bản, không dùng ảnh, ÁJA%X, hoặc cáo loại đa phương Biện khác. Viết HTML có chất lượng.6 Đừng nên trả tiển để mua link gid 62 3.7 Làm việc vi đường link 62, 3.8 Str dung canonical URL 63 359 Bao gồm metadata 63 3.10 Thực hiện kế hoạch “giảm gân” 63 Chương 4.

ỨNG DỰNG VÀO THIẾT KE WERSITE CHO HE THONG THONG. TIN THU VIEN CHO TRUONG DHSPKT HUNG YE) Ö 64 4.1 Khảosát hệ thông. 2H nhung erde 64 411 Giới Thiện. 64 412 khảo sát tạt Thư viện 64 4.3 Mũ tâ bài toán, yên cần và phạm vì giải quyết 64 ALA Mô tả hệ thông.2 Phần tíchthiểt kể hệ thông 66 4.1 Biểuđồ phản rã chức năng.2 Biểu dồngữ cảnh.3 Các hồ sơ sử đụng.

Các biểu đỗ luẳng(đòng) đữ liêu 6U 42.6 Chuyến đổi mô hình E.— R sang ind hinh quan hệ 4.7 Môlình quan hệ - - su. Mö tả các trang chúnh của Website.2 Trang giới thiệu. Trang Liên hệ A3A Trang Tra cứu.5 Trang hoại động.6 Trang là nguyên sô. 44 Các thuật toan dôi sanh mẫu äp đụng cho Tra cứu sách.41 “Thuật toản Brute Force và Knuth Morris Praft.

con MỤC LỤC LOI CAM DOAN LOI CAM ON. — DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, DO THỊ. 'PHẨN MÔ ĐẤU táctanhahicgi08G08G0ã80d 20ảgi0 88.6 ò8 PHÂN NỘI DUNG. cites eee 10 Chuong1.

TONG QUAN VE SEARCH ENGINE. TÔ 11 Giới thiệu chung. = sua, TÔ 12 Phân loại.1 May tim kiểm thông thường.2 Máy siêu tìm kiếm Meta Search Engine 1. Mô hình của seach engine.1 Bộtïm duyệt Crawler nl 13.2 Kho dit liu Repository.

¿4Ÿ WBS BO lip diĩnjelnleer.4 Phân hạng trang (Page Rank).23 14 Search Engine điển hình.30 LAL Sưrađồi.42 _ Cấu trúc của máy tim kiếm Google.43 Câu trúc dữliệu chỉnh. ad 1⁄45 Danh mục từ Lexcon. idddg Ga ng (40380 01080660056: 1.7 Danh chi muc cho web (indexing the web). „36 1⁄49 _ Hệ thông xếp Hi.

CÁC THUẬT TOÁN ĐÔI SÁNH MẪU CHO HỆ THONG TIM KIEM THONG TIN TREN MAN 9 2. Giới thiệu một sổ thuật toán đổi sánh mẫu điển hình. Thuật toán Brufe Forec.2 Thuật toản Knuth Moiris Pratt.2 So sánh các thuật toán. Cơ bản về lỗi ưu hỏa máy tìm kiếm (SEO).

Cư chế làm việc của máy tìm kiếm - - 52 3. Từ khỏa trong tôi ưu hóa máy tìm MQM. Chọn dùng từ khóa để tỗi ưu hỏa.2 Mật độ từ khóa.3 Sắp xếp từ khóa tại nhiều vị trí khác nhau.4 Dal keyword trong đường LJRI, và tên file - ST 3.5 DAL keyword (rong trang tlle: - - 58 3.6 Dal keyword tong phan heading. Các công cụ SEO giúp ci thiệnlưu lượng WEB.

SEOBoek's SEO Toolhar 60 3. Các thủ thuật cơ bàn tỗi ưu hóa máy tìm kiếm. Cung cấp nội đung hữuích. Phãntíchlưu lượng.

Sử dụng văn bản, không dùng ảnh, ÁJA%X, hoặc cáo loại đa phương Biện khác. Viết HTML có chất lượng.6 Đừng nên trả tiển để mua link gid 62 PILAN MO DAU 7. Ey de chon dé tài Ngày lay, với sự phải triển nhanh chóng của Ilemel, các tải nguyên trên 'World-Wide-Web hết sức phong phú và rất hữu ích đổi với cuộc sống và công việc của nhiêu người trên khắp thể giới Tuy nhiên, để khai tháo hiệu quả tài nguyên khổng lễ này Search engine là một công cu không thd thidn. Để tìm kiếm một thông tin trên mạng chỉ cần đơn giản là truy cập vào một trang tìm kiếm như Cioogle và gố vào th khóa cần lầm rồi nhắn nút.

San một khoảng, rời gian rất ngắn một đàmh sách các trang web phủ hợp với từ khóa sẽ được lrả về và được sắp [hco thứ tự những trang có nội đưng gần với yêu cầu của người sử đụng. nhất tú sẽ hiển thị ở đầu đanh sách.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ