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應用MetaSearch的技術從Web探索領域相關資料

為了解決Google 無法 辨識 的網址的問題，作者余元甯 這樣論述：

隨著Web的發明和普及，Web已經成為全世界最大資訊平台，大量的使用者也都習慣以搜尋引擎在Web搜尋資料。使用者往往從搜尋引擎 (如Google) 找到太多網頁，必須花時間仔細點選搜尋結果，閱讀大量網頁資料後，才可能整理出查詢所需的資訊。因此，在許多狀況下，搜尋引擎的結果還是無法方便使用者獲得滿意的解答。本系統以Meta Search的技術為基礎，當使用者輸入查詢時，同時送出查詢字串到多個搜尋引擎，並快速收集可能和查詢相關的網頁資料。以這些網頁資料為樣本，依照網頁的網址、搜尋區塊參數、文字內容、網站標題等資訊，分析出和查詢相關的領域網站或概念關鍵字。透過Web-based介面，使用者可有效延

伸和查詢相關的概念，快速收集大量和領域相關的資料。由系統自動分析推薦的領域重要網站，本系統可分析網站中可能與查詢功能相關的HTML Form格式，自動辨識該網站的Web查詢參數，讓系統可以更進一步擷取隱藏在網站背後的資料庫資料，以探索Web的隱藏資訊 (The Hidden Web or The Deep Web)。以圖書館為例，對應到Dublin Core欄位，系統在尋找搜尋區塊指定的參數時(如ISBN)，Precision和Recall分別為100%和96.26%；而在尋找正確的複合參數目錄時，依照正確找到對應參數的網頁來看，Precision和Recall分別為100%和96.42%；對

應正確的複合參數目錄轉換成16進位字串的順序來看，也分別有96.48%和93.53%的高辨識度，經由這些實驗數據和規則，就可以應用在圖書館的書目查詢，直接的找出書籍的metadata，亦可利用這些參數規則，去製作一個館際聯合的書籍查詢平台，提供使用者便利的跨圖書館館際查詢。因此，藉由此系統，使用者不再需要費時間從搜尋引擎收集和整合領域資訊，只需提供有興趣領域的關鍵字，就可由系統自動收集和整合領域重要的資訊。