基于Fish算法的实时搜索系统的实现

介绍了著名的实时搜索算法 Fish算法 ,并对该算法进行了改进 ,实现了一个实时搜索系统。新的系统能够帮助用户有效、准确的获得所需信息 ,滤除大量与自己需求无关的信息 ,从而在网上信息量爆炸性增长的时代 。

基于改进Fish-search算法的多媒体检索

针对标准Fish算法的链接相关度区分度低、搜索宽度不灵活、主题描述不准确的缺点,提出一种改进的算法。在计算链接相关度时,引入网页分块的思想以及增量反馈和自适应机制。在计算搜索宽度时,提出一个启发性规则来动态改变其大小。实验结果表明,改进算法的查准率和查全率分别提高了118%和24.16%。

基于改进的Fish-search算法的信息检索研究

分析了动态搜索算法“Fish-search”相对于一般深度优先算法的优势,但存在由于搜索范围的随机性导致重复搜索及搜索时间过长.通过对鱼群群聚行为的分析,定义一个参数“dist”来控制搜索的范围和时间,使得搜索过程能自适应地调整搜索范围.