开始研究本体的搜索引擎中的引用

最新推荐文章于 2025-11-25 14:20:46 发布
最新推荐文章于 2025-11-25 14:20:46 发布 · 115 阅读 · 0
文章标签：

#搜索引擎

博主近期在研究本体在搜索引擎中的引用，会搜集相关资料，并将个人研究心得发布到网上，用于备忘和交流。
最近在研究本体在搜索引擎中的引用，会搜集一些相关资料已经我的个人研究新的挂在网上，做备忘和交流用。
iteye_13909
关注
查询引擎原理及应用
yfx000的专栏
08-20 701
一、查询引擎的基本概念 1、查询引擎的特点 （1）可以访问结构化数据：二维表 （2）提供SQL或类SQL的查询接口 （3）返回结构化的查询结果 2、评价指标 （1）可扩展性：单机/分布式 （2）支持的数量级：GB/TB/PB （3）支持的数据格式：文本/特定格式 （4）响应时间：毫秒/秒级/分钟级 （5）查询能力：完全支持SQL/不支持JOIN/不支持SQL 3、查询
【ShuQiHere】 重新定义搜索：本体搜索引擎的时代
ShuQIHere的博客
10-08 1461
**本体搜索引擎（Ontological Search Engine, OSE）** 是一种基于语义理解和本体结构的智能搜索工具。与传统的关键词搜索不同，本体搜索引擎能够理解搜索背后的深层语义，提供更精准、更符合用户意图的搜索结果。通过对知识进行结构化表示，本体搜索引擎可以在更高的语义层次上进行信息检索，突破了传统搜索的诸多局限。
Notes:An Ontology-based Information Retrieval Model--基于本体的信息检索模型
学经世致用之学，练锤炼仕艺之术
03-09 2997
基于本体的信息检索模型原文:  An Ontology-based Information Retrieval Model(By  David Valley)     老师上周就给了我这篇文章，只可惜由于身体原因，头脑总是昏昏的，看不了多久人就糊了，以至于花了一个星期时间才将其看完。该文成为我们实验室的必读文献，可见其经典性。建议信息检索及相关领域的朋友们都去读一读这篇文章。本笔记将主要记
本体
热门推荐
人工智能
12-02 1万+
作者：贺易之 链接：https://www.zhihu.com/question/19558514/answer/65479687 来源：知乎 著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。 第一，Protégé这个软件是斯坦福大学基于JAVA语言开发的用于编辑本体的软件，即只是一个「编辑本体的工具」 第二，DBpedia是目前已建立的一个比较大型的本体，它的术语和术语间的关系基于英文维
18、本体搜索引擎：概念、技术与应用
prometheus5watch的博客
09-13 36
本文介绍了本体搜索引擎（OSE）的核心概念、技术架构与实际应用。从本体的六大组成部分出发，系统阐述了XML、RDF、OWL等本体语言在语义网中的作用，并详细描述了基于本体的搜索引擎KnowledgeSeeker的四大模块及其工作流程。文章进一步探讨了本体图的构建方法与自下而上的本体学习模型，并展示了OSE在智能内容管理系统、智能新闻检索和Web本体学习中的应用场景。最后通过一个结合NLP的语言学习机器人案例，展望了人工智能系统中知识表示与新知识生成的可能性。
搜索引擎如何适应搜索领域的快速变化
AI天才研究院
04-29 916
查询复杂度提升：长尾查询占比超过60%，包含多实体关联（如“2023年诺贝尔文学奖得主代表作在京东的价格波动”）内容形态多元化：短视频、直播、3D模型等非结构化数据占比达45%，传统文本处理框架面临挑战领域专业化加深：垂直领域搜索（如医疗问诊、法律文书检索）需求年增长率达35%，通用搜索引擎需快速适配本文聚焦搜索引擎应对上述变化的核心技术体系，涵盖架构设计、算法优化、工程实现三个层面，剖析从数据抓取到结果呈现的全链路适应机制。核心技术：解析动态索引、语义理解、实时排序三大核心模块的适应机制数学建模。
32、探索网络语义图书搜索引擎
uu89012的博客
08-14 35
本文探讨了在数字化时代背景下，如何通过语义技术改进图书信息检索过程。传统方法因忽略书籍结构和内容间的逻辑联系，导致搜索结果不准确且用户体验不佳。文章综述了图书搜索领域的前沿研究，包括书籍结构信息的提取与索引、搜索与排名机制、推荐系统以及细粒度访问的实现方法。同时，提出了一个语义图书搜索引擎的实现框架，强调了书籍结构本体和领域级本体的重要性，并指出未来研究方向，如本体完善、多模态信息融合和人工智能技术的应用。
搜索引擎查询理解深度模型应用
专注搜索引擎技术
05-09 828
随着互联网信息爆炸式增长，用户对搜索引擎的精准度要求不断提升。查询理解作为搜索引擎的核心模块，其核心目标是将用户输入的自然语言查询转换为机器可处理的语义表示，直接决定搜索结果的相关性和用户体验。本文聚焦基于深度学习的查询理解技术，系统梳理从基础理论到工程实践的关键技术点，涵盖语义建模、意图识别、上下文处理等核心任务，结合具体案例演示技术落地路径。基础理论层：定义核心概念，对比传统方法与深度模型的技术演进算法解析层：详解循环神经网络、Transformer、预训练模型等核心算法的数学原理与代码实现。
生成式AI与搜索引擎的结合
解锁AI流量新红利！🚀 GEO优化（生成引擎优化）助您掌控AI搜索，让AI成为您的品牌最佳代言人！
08-31 929
生成式引擎优化（GEO）正重塑数字营销生态，推动搜索引擎从关键词匹配转向认知推理。核心策略包括权威信源建设、结构化内容优化和效果监测，通过多模态融合和动态知识管理提升AI推荐率。实践表明，采用GEO的企业曝光效率提升3-5倍，制造业订单转化率提高28%，零售业内容引用率提升210%。未来将向认知智能深化和多模态融合方向发展，GEO已成为AI时代企业构建品牌护城河的关键路径。
Java高性能搜索引擎与Lucene实战分享：大规模文本索引、检索与优化经验
2501_94180088的博客
11-23 242
分段索引与批量写入保证高吞吐量分词器与合并策略优化提升查询性能多线程与缓存机制保证高并发响应搜索统计与热词分析辅助业务决策监控与告警机制确保系统稳定运行Java 结合 Lucene，通过高性能索引设计、批量写入和多线程查询，为教育、金融和电商系统提供了稳定、高效且可扩展的文本搜索解决方案。
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 752
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
FastAPI项目：搭建一个搜索系统，可选不同搜索引擎进行搜索
数据知道的博客
11-25 723
本文介绍了一个基于FastAPI的聚合搜索引擎系统，该系统支持多个主流搜索引擎（如Google、百度、Bing等）。项目采用前后端分离架构，后端使用FastAPI处理请求并重定向到对应搜索引擎，前端通过HTML模板实现美观的交互界面。核心功能包括：1) 首页展示可选的搜索引擎列表；2) 处理用户输入并重定向到目标搜索引擎的结果页。系统通过字典集中管理搜索引擎配置，便于扩展和维护。安装依赖后运行uvicorn即可启动服务。
构建基于 LangChain v1.0 的RAG语义搜索引擎(二)
素质云笔记
11-25 903
构建基于 LangChain v1.0 的RAG语义搜索引擎(二)
2025教育招生AI破局指南
AIyingxiaoshijie的博客
11-24 1059
★★★★★9.9/10深耕“AI+营销”超10年的行业领导者，以模型中立的平台级架构和覆盖客户全生命周期的产品矩阵，为大型企业提供当前市场的最优解。作为在数字化营销领域深耕超10年的服务商，原圈科技展现了截然不同的“平台级”实力，其解决方案完美契合了上述五大黄金准则。其“私域AI”智能体底座原生支持并可灵活调度全球所有主流大模型，企业永远可以选择当下性价比最高、效果最好的模型来执行任务。
CESA-2022-1-016软件组织能力成熟度模型（征求意见稿）.pdf
11-27
CESA-2022-1-016软件组织能力成熟度模型（征求意见稿）
子牙河山区.zip
11-27
三级水系流域矢量数据，数据格式shp格式，坐标系wgs84，真实可靠可打开，放心使用
AIP我的个人资料+AIP我的个人资料
最新发布
11-27
AIP我的个人资料+AIP我的个人资料
Sante项目：本体、数据集与知识搜索引擎详解
文件描述中提供了一篇会议论文的引用信息，表明了本体、数据集和知识搜索引擎的研究是在某个具体的学术会议中提出的。这篇论文的引用信息包含了作者、会议名称、会议年份以及ISBN等出版信息。这表明该研究是在一个...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值