Gotowa bibliografia na temat „Search engine”
Utwórz poprawne odniesienie w stylach APA, MLA, Chicago, Harvard i wielu innych
Spis treści
Zobacz listy aktualnych artykułów, książek, rozpraw, streszczeń i innych źródeł naukowych na temat „Search engine”.
Przycisk „Dodaj do bibliografii” jest dostępny obok każdej pracy w bibliografii. Użyj go – a my automatycznie utworzymy odniesienie bibliograficzne do wybranej pracy w stylu cytowania, którego potrzebujesz: APA, MLA, Harvard, Chicago, Vancouver itp.
Możesz również pobrać pełny tekst publikacji naukowej w formacie „.pdf” i przeczytać adnotację do pracy online, jeśli odpowiednie parametry są dostępne w metadanych.
Artykuły w czasopismach na temat "Search engine"
MINASYAN, Vladimir. "Search Engine Friendliness of Search Engine Marketing Methods". Journal of Business 3, nr 1 (2.10.2014): 47–51. http://dx.doi.org/10.31578/job.v3i1.80.
Pełny tekst źródłaManjula, D., i T. V. Geetha. "Semantic Search Engine". Journal of Information & Knowledge Management 03, nr 01 (marzec 2004): 107–17. http://dx.doi.org/10.1142/s0219649204000729.
Pełny tekst źródłaJha, Radhika. "Xperia Search Engine". International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 11, nr 5 (31.05.2023): 6331–40. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2023.52996.
Pełny tekst źródłaLee, Sungin, Wonhong Jang, Eunsol Lee i Sam G. Oh. "Search engine optimization". Library Hi Tech 34, nr 2 (20.06.2016): 197–206. http://dx.doi.org/10.1108/lht-02-2016-0014.
Pełny tekst źródłaLi, Yi, Zhihui Yuan, Yujie Li i Jing Liu. "Factors influencing search engine usage behavior". Social Behavior and Personality: an international journal 46, nr 1 (9.01.2018): 1–10. http://dx.doi.org/10.2224/sbp.6211.
Pełny tekst źródłaGoyal, Harsh, i Komal kapoor. "Search Engine Optimization with Google". International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, nr 12 (31.12.2022): 496–501. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.47904.
Pełny tekst źródłaStevenson, Valerie. "Search Engine Update". Legal Information Management 1, nr 3 (2001): 28–31. http://dx.doi.org/10.1017/s1472669600000566.
Pełny tekst źródłaTakama, Yasufumi, Yanjun Zhu, Shogo Kori, Koichi Yamaguchi, Lieu-Hen Chen i Hiroshi Ishikawa. "Design of Context Search Engine Based on Analysis of User’s Search Intentions". Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 20, nr 6 (20.11.2016): 910–18. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2016.p0910.
Pełny tekst źródłade Cornière, Alexandre. "Search Advertising". American Economic Journal: Microeconomics 8, nr 3 (1.08.2016): 156–88. http://dx.doi.org/10.1257/mic.20130138.
Pełny tekst źródłaRadadiya, Jitendrakumar P., Kalpesh Rasiklal Rakholiya i Dr Dhaval R. Kathiriya. "Intelligent Sementic Web Search Engine". International Journal of Scientific Research 1, nr 7 (1.06.2012): 34–35. http://dx.doi.org/10.15373/22778179/dec2012/13.
Pełny tekst źródłaRozprawy doktorskie na temat "Search engine"
Blaauw, Pieter. "Search engine poisoning and its prevalence in modern search engines". Thesis, Rhodes University, 2013. http://hdl.handle.net/10962/d1002037.
Pełny tekst źródłaFahlström, Kamilla, i Caroline Jensen. "Search Engine Marketing in SMEs : The motivations behind using search engine marketing". Thesis, Högskolan i Gävle, Avdelningen för ekonomi, 2016. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:hig:diva-21116.
Pełny tekst źródłaHurlock, Jonathan. "Twitter search : building a useful search engine". Thesis, Swansea University, 2015. https://cronfa.swan.ac.uk/Record/cronfa43037.
Pełny tekst źródłaNarayan, Nitesh. "Advanced Intranet Search Engine". Thesis, Mälardalen University, School of Innovation, Design and Engineering, 2009. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:mdh:diva-9408.
Pełny tekst źródłaInformation retrieval has been a prevasive part of human society since its existence.With the advent of internet and World wide Web it became an extensive area of researchand major foucs, which lead to development of various search engines to locate the de-sired information, mostly for globally connected computer networks viz. internet.Butthere is another major part of computer network viz. intranet, which has not seen muchof advancement in information retrieval approaches, in spite of being a major source ofinformation within a large number of organizations.Most common technique for intranet based search engines is still mere database-centric. Thus practically intranets are unable to avail the benefits of sophisticated tech-niques that have been developed for internet based search engines without exposing thedata to commercial search engines.In this Master level thesis we propose a ”state of the art architecture” for an advancedsearch engine for intranet which is capable of dealing with continuously growing sizeof intranets knowledge base. This search engine employs lexical processing of doc-umetns,where documents are indexed and searched based on standalone terms or key-words, along with the semantic processing of the documents where the context of thewords and the relationship among them is given more importance.Combining lexical and semantic processing of the documents give an effective ap-proach to handle navigational queries along with research queries, opposite to the modernsearch engines which either uses lexical processing or semantic processing (or one as themajor) of the documents. We give equal importance to both the approaches in our design,considering best of the both world.This work also takes into account various widely acclaimed concepts like inferencerules, ontologies and active feedback from the user community to continuously enhanceand improve the quality of search results along with the possibility to infer and deducenew knowledge from the existing one, while preparing for the advent of semantic web.
King, John D. "Search engine content analysis". Queensland University of Technology, 2008. http://eprints.qut.edu.au/26241/.
Pełny tekst źródłaEdlund, Joakim. "Cognitive Search Engine Optimization". Thesis, KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-281882.
Pełny tekst źródłaAnvändandet av sökmotorer är idag en vanlig metod för att navigera genom information. Det akademiska området informationssökning studerar metoder för att hitta dokument inom stora ostrukturerade samlingar av dokument. Det finns flera standardlösningar inom området som ämnas att lösa problemet. Det finns även ett flertal mer avancerade tekniker, ofta baserade på maskininlärning, vars mål är att öka relevansen hos resultaten ytterligare. Att välja rätt algoritm är dock inte trivialt och att avgöra vilken som ger bäst resultat kan tyckas vara svårt. I det här projektet används en ofta använd sökmotor, elasticsearch, i dess standarduppsättning och utvärderas mot vanligen använda mätvärden inom informationssökning (precision, täckning och f-värde). Efter att standaruppsättningens resultat har etablerats så implementeras en frågeutvidgningsalgoritm (query expansion), baserad på Word2Vec, och en rekommendationsalgoritm baserad på collaborative filtering. Alla tre modellerna jämförs senare mot varandra efter de tre mätvärdena. Slutligen implementeras även en kombinerad modell av både Word2Vec och collaborative filtering för att se om det går att nyttja båda modellernas styrkor för en ännu bättre modell. Resultaten visar att både Word2Vec och collaborative filtering ger bättre resultat för alla mätvärden. Resultatförbättringarna kunde verifieras som signifikant bättre efter en statistisk analys. Collaborative filtering verkar prestera bäst när man endast tillåter ett få- tal dokument i resultatmängden medan word2vec blir bättre desto större resultatmängden är. Den kombinerade modellen visade en signifikant förbättring för resultatmängder i storlekarna 3 och 5. Större resultatmängder visade dock ingen förbättring eller till och med en försämring gentemot word2vec och collaborative filtering.
King, John Douglas. "Search engine content analysis". Thesis, Queensland University of Technology, 2008. https://eprints.qut.edu.au/26241/1/John_King_Thesis.pdf.
Pełny tekst źródłaKhan, Saiful. "Visualization assisted enterprise search engine". Thesis, University of Oxford, 2015. https://ora.ox.ac.uk/objects/uuid:d1790b99-c30e-487b-b87e-98d4e3a8b2bb.
Pełny tekst źródłaSlavík, Michal. "Search Engine Marketing neziskových organizací". Master's thesis, Vysoká škola ekonomická v Praze, 2010. http://www.nusl.cz/ntk/nusl-124602.
Pełny tekst źródłaFISTER, JUSTIN M. "CORRELATION ANALYSIS OF ON-PAGE ATTRIBUTES AND SEARCH ENGINE RANKINGS". University of Cincinnati / OhioLINK, 2007. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=ucin1178730597.
Pełny tekst źródłaKsiążki na temat "Search engine"
Search engine optimization. [Calif.]: O'Reilly, 2006.
Znajdź pełny tekst źródłaSearch engine visibility. Wyd. 2. Berkeley, CA: New Riders, 2008.
Znajdź pełny tekst źródłaGrappone, Jennifer. Search Engine Optimization. New York: John Wiley & Sons, Ltd., 2008.
Znajdź pełny tekst źródłaSusan, Esparza, i Clay, red. Search Engine Optimization. Hoboken: For Dummies [Imprint], 2009.
Znajdź pełny tekst źródłaSearch Engine Optimization. Wyd. 2. Hoboken: Wiley [Imprint], 2009.
Znajdź pełny tekst źródłaThe Search Engine. Philadelphia, USA: American Poetry Review, 2002.
Znajdź pełny tekst źródłaSearch engine society. Cambridge: Polity, 2009.
Znajdź pełny tekst źródłaRamos, Andreas. Search Engine Marketing. New York: McGraw-Hill, 2008.
Znajdź pełny tekst źródłaRamos, Andreas. Search engine marketing. New York: McGraw-Hill, 2009.
Znajdź pełny tekst źródłaSearch engine visibility. Indianapolis, Ind: New Riders, 2003.
Znajdź pełny tekst źródłaCzęści książek na temat "Search engine"
Weik, Martin H. "search engine". W Computer Science and Communications Dictionary, 1528. Boston, MA: Springer US, 2000. http://dx.doi.org/10.1007/1-4020-0613-6_16727.
Pełny tekst źródłaRennie, Frank, i Keith Smyth. "Search engine". W Digital Learning: The Key Concepts, 125–26. Wyd. 2. London: Routledge, 2019. http://dx.doi.org/10.4324/9780429425240-167.
Pełny tekst źródłaDas, Subhankar. "Search Engine Algorithm and Search Engine Marketing". W Search Engine Optimization and Marketing, 117–80. First edition. | Boca Raton : CRC Press, 2021.: Chapman and Hall/CRC, 2020. http://dx.doi.org/10.1201/9780429298509-6.
Pełny tekst źródłaThelwall, Michael. "Automatic Search Engine Searches: LexiURL Searcher". W Introduction to Webometrics: Quantitative Web Research for the Social Sciences, 57–70. Cham: Springer International Publishing, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-02261-6_5.
Pełny tekst źródłaGoldman, E. "Search Engine Bias and the Demise of Search Engine Utopianism". W Web Search, 121–33. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2008. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-75829-7_8.
Pełny tekst źródłaLieberam-Schmidt, Sönke. "Search Engine Optimization". W Analyzing and Influencing Search Engine Results, 163–203. Wiesbaden: Gabler, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-8349-8915-4_5.
Pełny tekst źródłaCarterette, Ben. "Search Engine Metrics". W Encyclopedia of Database Systems, 1–6. New York, NY: Springer New York, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4899-7993-3_325-2.
Pełny tekst źródłaVan Looy, Amy. "Search Engine Optimization". W Social Media Management, 113–32. Cham: Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-21990-5_6.
Pełny tekst źródłaLi, Mingjing, i Wei-Ying Ma. "Image Search Engine". W Encyclopedia of Multimedia, 335–37. Boston, MA: Springer US, 2008. http://dx.doi.org/10.1007/978-0-387-78414-4_81.
Pełny tekst źródłaWest, Adrian W. "Search Engine Optimization". W Practical Web Design for Absolute Beginners, 169–82. Berkeley, CA: Apress, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4842-1993-5_19.
Pełny tekst źródłaStreszczenia konferencji na temat "Search engine"
Arkhipova, Olga, Lidia Grauer, Igor Kuralenok i Pavel Serdyukov. "Search Engine Evaluation based on Search Engine Switching Prediction". W SIGIR '15: The 38th International ACM SIGIR conference on research and development in Information Retrieval. New York, NY, USA: ACM, 2015. http://dx.doi.org/10.1145/2766462.2767786.
Pełny tekst źródłaKnok, Zeljko, i Mark Marcec. "Universtiy search engine". W 2016 39th International Convention on Information and Communication Technology, Electronics and Microelectronics (MIPRO). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/mipro.2016.7522267.
Pełny tekst źródłaZhang, Jie, Xiong Zhang i Wei Zhang. "Microseismic search engine". W SEG Technical Program Expanded Abstracts 2013. Society of Exploration Geophysicists, 2013. http://dx.doi.org/10.1190/segam2013-1277.1.
Pełny tekst źródłaAldweik, Ghadeer, Saadia Malik, Abrar Almuhammidi, Wejdan Alyoubi, Ahad Alsulami i Hind Al-Oufi. "PHARMACEUTICAL SEARCH ENGINE". W International Conference on e-Society 2020. IADIS Press, 2020. http://dx.doi.org/10.33965/es2020_202005l011.
Pełny tekst źródłaKamath, Abhirup, Siddhesh Menon, Archita Poddar, Vijay Katkar i Savita Lohiya. "Programmer's Search Engine". W 2019 International Conference on Advances in Computing, Communication and Control (ICAC3). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/icac347590.2019.9036840.
Pełny tekst źródłaRajkumar, N., B. Gohin i V. Vinod. "Search engine: intelligent web service search". W IET Chennai 3rd International Conference on Sustainable Energy and Intelligent Systems (SEISCON 2012). Institution of Engineering and Technology, 2012. http://dx.doi.org/10.1049/cp.2012.2183.
Pełny tekst źródłaFagroud, Fatima Zahra, El Habib Ben Lahmar, Mohamed Amine, Hicham Toumi i Sanaa El Filali. "What does mean search engine for IOT or IOT search engine". W BDIoT'19: The 4th International Conference On Big Data and Internet of Things. New York, NY, USA: ACM, 2019. http://dx.doi.org/10.1145/3372938.3372958.
Pełny tekst źródłaKumar, Rajesh, Sunil Kumar Singh i Virendra Kumar. "A heuristic approach for search engine selection in meta-search engine". W 2015 International Conference on Computing, Communication & Automation (ICCCA). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/ccaa.2015.7148496.
Pełny tekst źródłaSchultz, Carsten D. "SEARCH TRIANGLE: INTEGRATING SEARCH INTENTION IN SEARCH ENGINE ADVERTISING". W Bridging Asia and the World: Global Platform for Interface between Marketing and Management. Global Alliance of Marketing & Management Associations, 2016. http://dx.doi.org/10.15444/gmc2016.12.01.02.
Pełny tekst źródłaZhu, Yunzhang, Gang Wang, Junli Yang, Dakan Wang, Jun Yan, Jian Hu i Zheng Chen. "Optimizing search engine revenue in sponsored search". W the 32nd international ACM SIGIR conference. New York, New York, USA: ACM Press, 2009. http://dx.doi.org/10.1145/1571941.1572042.
Pełny tekst źródłaRaporty organizacyjne na temat "Search engine"
Aldrich, Susan. Northern Light Enterprise Search Engine V.3.0. Boston, MA: Patricia Seybold Group, czerwiec 2005. http://dx.doi.org/10.1571/pr6-23-05cc.
Pełny tekst źródłaAldrich, Susan. Who Needs a Premium Product Search Engine? Boston, MA: Patricia Seybold Group, styczeń 2004. http://dx.doi.org/10.1571/psgp1-9-04cc.
Pełny tekst źródłaAldrich, Susan. Five Steps in Selecting a Search Engine. Boston, MA: Patricia Seybold Group, październik 2008. http://dx.doi.org/10.1571/psgp10-23-08cc.
Pełny tekst źródłaSeacord, Robert C., Scott A. Hissam i Kurt C. Wallnau. Agora: A Search Engine for Software Components. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, sierpień 1998. http://dx.doi.org/10.21236/ada351653.
Pełny tekst źródłaGagarin, A. YU, S. I. Kazakov i V. E. Ovsyannikov. Information search engine «Technology of mechanical engineering». OFERNIO, kwiecień 2023. http://dx.doi.org/10.12731/ofernio.2023.25142.
Pełny tekst źródłaAldrich, Susan. Search Engine Marketing and Optimization Wisdom V.2003. Boston, MA: Patricia Seybold Group, grudzień 2003. http://dx.doi.org/10.1571/psgp12-19-03cc.
Pełny tekst źródłaAdams, Paige, Pranav Anand, Grant Gehrke, Ralucca Gera, Marco Draeger, Craig Martell i Kevin Squire. ReSEARCH: A Requirements Search Engine: Progress Report 2. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, wrzesień 2008. http://dx.doi.org/10.21236/ada529465.
Pełny tekst źródłaRamos, Lionel R. Hardware Realization of an Ethernet Packet Analyzer Search Engine. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, czerwiec 2000. http://dx.doi.org/10.21236/ada392128.
Pełny tekst źródłaMager, Astrid, red. Search engine imaginary - Visions and values in the co-production of search technology and Europe. Vienna: self, 2018. http://dx.doi.org/10.1553/ita-pa-am-2017.
Pełny tekst źródłaCuevas, Leslie M., Jewon Lyu i Heejin Lim. Instagram As a Search Engine: Can Browsers Convert to Shoppers? Ames: Iowa State University, Digital Repository, 2017. http://dx.doi.org/10.31274/itaa_proceedings-180814-295.
Pełny tekst źródła