검색 알고리즘은 따라서 문제 나 모든 가능한 경우 철저한 목적의 솔루션 공간의 일부에 강력한 컴퓨팅 파워를 사용하는 문제에 대한 해결책을 찾을 수있는 방법입니다. 특정 구현에 종종 큰 데이터베이스의 특정 속성을 가진 프로젝트를 찾는 데 사용되는 컴퓨터 코드의 조각이다.
그런 당신은 관련 항목을 찾을 때까지 찾기 위해 검색합니다 선형 또는 열거 방법으로 검색 알고리즘의 다양한 종류가 있습니다. 키워드로 이진 검색은 운전 면허증 및 ID 카드와 같은 디지털 서명에 더 적합 검색 할 수 있습니다. 검색 트리 모델의 수는 초기 조건과 규칙에 따라 대상 노드에 대한 답을 찾기 위해 트리를 구성하는 것입니다. 유전 휴리스틱 검색 알고리즘은 폐기하고 그 나쁜 결과의 결과 때까지 최선을 왼쪽을 여러 번 반복하는 것입니다.
더 자주, 검색 알고리즘은 사용자에게 표시되지 않습니다. 사용자 만이 알 필요없이, 최종 결과를 얻을 수와 키워드 검색을 제공하는 데 필요한 결과를 얻는 방법이다. 예를 들어, 가장 강력한 구글 검색, 그것은 거대한 데이터베이스를 검색하여 초 만에 수백만 검색 결과를 제공합니다. 학계에서는 인터넷에 저장되어있는 약 1 억 1000 만 문서가, 일반 사용자는 자신에 관한 이러한 열한 문서, Google 학술 검색은 쓸모없는 정보의 필터 부분을 도울 수 있는지 여부를 확인 할 수있는 방법은 없습니다. 그러나 비평가들은 여전히 결함이 Google 학술 다르게되지 않았습니다 피어 리뷰 기사와 피어 리뷰 기사를 처리 할 수없는 느낌이 만족되지 않습니다.
현재의 연구 과정에서, 우리는 다른 기사에 대한 참조뿐만 아니라 문학을 읽고, 다른 하나는 검색 대용량 데이터베이스가 제공하는 기본적에서. 어느 정도 우리가 연구 방향의 범위는 검색 엔진의 정확도에 의존 알고 있다고 말할 수있다. 우리를 위해, 검색 엔진은 또한 샤오,도 손실 될 수 있지만, 문제는 우리가 없이는 할 수있다.