百度知心搜索–基于深度数据瓦解和用户行为分析的搜索引擎


看点一、支持microdate微数据
  1、网页搜索由非结构化搜索向结构化搜索转变,越来越多的结构化信息成为决定排序的因素,同时结构化信息会有更丰富的结果展现形式。
  2、microdate是百度支持的网页规范,通过对网页html标签的简单修改,能将普通的网页变成一个格式化的数据接口,让搜索引擎更好的理解网页信息,让网页获得更好的展现、排序。
  3、microdate支持灵活使用,即可以在网页标签中定义,也可以以xml文件或者ping的形式直接提交。站长平台目前发布并支持xml形式提交软件下载、在线文档、通用问答、资料下载等四种格式数据的提交。
看点二、传统超链投票向用户投票转变
  1、Web1.0时代,内容都是网站编辑产生,投票也是在网站间进行,传统搜索引擎均以网站对网站的投票为基础,建立基于超链分析的权值体系。
  2、Web2.0时代,内容创造的主力开始变成用户,投票形式从单一的超链扩展为分享、评价、评分等多种形态,以单个用户为粒度的投票,更能体现网站的价值,这些信息,都会被搜索引擎用来判断网页内容的机制。
看点三、阿拉丁系统
  知心的具体表现形式是,将知心搜索结果注入阿拉丁系统,形成标准化页面。用户在通用搜索中发出请求后,搜索结果将引导用户进入这些页面,而这些页面将向用户呈现更为丰富的内容和答案。目前百度知心已有教育、医疗、游戏等多个知识集群,或者说专属页面,其他行业的知识集群也在逐步发展中。
看点四、立体化的搜索结果呈现方式
  例如搜索“怀孕”这个关键词,知心的搜索结果中包含的信息量之大,是通用搜索无法做到的。虽然这些搜索结果仍是来自通用搜索,但将其散落在各处的结果关联起来形成答案,发挥出来的作用将会倍增。从这个意义上来说,类似知心这样的产品,可称得上“搜索之搜索”,属于一种更为精细化的搜索产品。




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基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
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