[发明专利]一种建立互联网全息搜索服务的方法无效
申请号: | 200910148607.3 | 申请日: | 2009-06-25 |
公开(公告)号: | CN101930441A | 公开(公告)日: | 2010-12-29 |
发明(设计)人: | 李冰;郭长锐 | 申请(专利权)人: | 李冰 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 102600 北京市大兴*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 建立 互联网 全息 搜索 服务 方法 | ||
1.一种建立互联网全息搜索服务的方法,其特征在于,所述全息搜索服务方法包括利用智力资源服务于互联网应用系统;用智力资源控制互联网应用系统;建立智力资源控制下的分布式计算环境即大规模非中心互联网;重用非智力资源控制下的当前互联网资源;通过所有计算资源参与保证足够的搜索服务计算资源;在智力资源引导下进行搜索;实现全息搜索的主要特征。
2.如权利要求1所述的一种建立互联网全息搜索服务的方法,其特征在于,所述利用智力资源服务于互联网应用系统;具体实现步骤如下:
1)把智力资源当作系统资源的重要组成部分,由其决定计算系统除了功能外的重要指标,即性能和智能;
2)在智力资源丰富的互联网应用系统中充分利用智力资源,以完善互联网功能、性能和智能;
3)把算法运行后用户与系统产生的变化作为考虑因素,来设计恰当方法利用智力资源。
3.如权利要求1所述的一种建立互联网全息搜索服务的方法和如权利要求2所述的在智力资源丰富的互联网应用系统中充分利用智力资源,其特征在于,所述用智力资源控制互联网应用系统;具体实现步骤如下:
1)注重使用智力资源保证计算资源的合理使用;
2)利用智力资源简化算法设计。
4.如权利要求1所述的一种建立互联网全息搜索服务的方法,其特征在于,所述建立智力资源控制下的分布式计算环境即大规模非中心互联网,以此作为全息搜索的计算基础;其具体实现步骤如下:
1)赋予用户计算设备参与计算的可能性;使完全瘦客户端变成可以分担服务器任务的客户端,利用客户端之间协作能力,使之成为对等客户端;并改造普通服务器为对等服务器;
2)赋予用户计算活动的决定权,用户可以凭借自身的智力做出其任何适合的选择;
3)利用机器算法弥补智力资源的不足;
4)建立智力资源驱动的基本网络拓扑结构;用户可以随意通过自己的判断加入互联网当前正在进行的计算;并在其控制的计算设备和计算系统的交互过程中,构成新的互联网基本拓扑结构;
5)赋予系统适合的路由算法,帮助系统获取计算资源;
6)赋予系统适合的集群算法,在通过路由算法获得可能的计算资源后,把这些资源组织起来。
5.如权利要求1所述的一种建立互联网全息搜索服务的方法,其特征在于,所述重用非智力资源控制下的当前互联网资源;其具体实现步骤如下:
1)通过周期性访问现有网站以获取其数据和服务;
2)在智力资源控制的拓扑结构中多播。
6.如权利要求1所述的一种建立互联网全息搜索服务的方法,其特征在于,所述通过所有计算资源参与保证足够的搜索服务计算资源,从而为全息搜索提供充足的资源保证;其具体实现步骤如下:
1)利用用户愿意共享的数据;
2)采取高动态集群技术利用CPU资源;
3)通过允许任何设备进入并参与计算,利用其存贮资源;
4)基于高动态集群,转嫁带宽压力。
7.如权利要求1所述的一种建立互联网全息搜索服务的方法,其特征在于,所述在智力资源引导下进行搜索;其具体实现步骤如下:
1)在智力资源请求的控制下分布被搜索数据;利用数据自身独特的分布特征,包括物理位置、地理位置、备份个数、机器能力和人群背景等方面;使用机器算法辅助,并把握用户动态交互;
2)在复杂网络上扩散搜索请求,使之在符合智力资源分布规律的系统中被处理;根据具体应用的交互特征来确定邻居;按照和邻居以往的交互记录对邻居进行选择,从而对搜索请求进行扩散进而对其处理;邻居节点在自身设备上查找;如果找到,则返回;否则,根据类似原则把搜索请求发至和其相邻的节点;
3)在恰当智力资源控制下的计算资源中处理搜索请求;可以在单个计算设备上处理搜索请求,也可以在高动态集群中处理搜索请求;
4)根据和智力资源交互作用建立搜索结果的关系;以关键字为主发出搜索请求;通过关键字匹配产生结果,并利用智力资源进行排序;通过动态变化的复杂网络对搜索结果进行进一步分辨。
8.如权利要求1所述的一种建立互联网全息搜索服务的方法,其特征在于,所述实现全息搜索的主要特征;其具体实现步骤如下:
1)利用全体互联网资源降低搜索成本;
2)通过强伸缩集群实现搜索系统的即时性;
3)利用系统本身所包含的智能资源实现强智能;
4)通过利用全部计算资源以及投入有限资源实现搜索高性能;
5)通过集群支持的多播实现面向重量级数据的搜索;
6)利用智力资源组织搜索结果形成大粒度;
7)利用搜索请求者控制的设备实现有状态搜索;
8)允许所有设备加入搜索实现高覆盖率;
9)在即时性的支持下实现具备时间特征的搜索;
10)利用基于智力资源非机器算法实现个性化搜索;
11)基于重量级处理能力和多格式数据组合实现多格式数据搜索;
12)基于社会网络实现面向人的搜索;
13)利用多播系统实现交互搜索;
14)综合前面的方法,最终实现全息搜索系统。
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