从提供的文件内容中，我们可以提炼出关于“基于搜索引擎和文本分析的Web社会关系测度：模型与实现”的关键知识点。这个研究论文的核心是开发一种新的模型，用于测量Web上的社会关系。下面将详细介绍这个模型及其相关知识点。
研究的背景是目前存在的测量Web社会关系的方法需要提高准确性和稳定性。因此，研究团队提出了一种新的关系测量方法，该方法基于搜索引擎和文本分析技术。此模型旨在通过分析网页中人名的共现情况以及利用搜索引擎获取的网页数据来衡量社会关系的强度。
在具体实现上，研究团队设计了两种关系测量函数。这些函数考虑了非线性和线性的假设条件。非线性关系测量可能涉及到复杂的网络分析和模式识别技术，例如通过机器学习算法来识别和预测人名共现的概率。而线性关系测量可能基于较为简单的统计方法，例如计算人名在特定文本或页面中出现的频率。这些函数被用来确定人际关系的强度，并且研究者们详细说明了这些函数的设计过程和实现细节。
关键词中提到了计算智能、计算机应用以及计算机网络等概念，表明这项研究整合了人工智能、数据挖掘、自然语言处理等多个领域的技术。在计算智能方面，可能会涉及算法的设计，使得机器能够模拟人类的认知过程，对人名的共现关系进行智能化的分析和处理。在计算机应用层面，研究可能利用现有的计算机软件工具和平台来支持网页数据的收集、存储和处理。至于计算机网络，它在这里起到的是数据传输和分布的支撑作用，允许研究者通过网络来访问和收集所需的数据。
论文中还提到了作者所属于的“数学工程与先进计算国家实验室”，这意味着研究可能涉及到复杂系统建模、算法优化等高级计算问题。
在论文发表的期刊《互联网技术杂志》（Journal of Internet Technology）上，研究论文的发表进一步突显了互联网技术在社会关系分析中的应用价值。这不仅加强了互联网技术与社会科学研究的结合，也说明了互联网作为数据源和分析平台的重要性和影响力。
整体来说，该研究试图通过结合搜索引擎和文本分析技术，开发出一个更为精确和稳定的模型来测量Web上的社会关系。研究团队设计了特定的测量函数，将这些技术融入到一个综合性的分析框架中，以期在互联网环境中对社会关系进行更深入的度量和理解。这为后续的相关研究提供了一个新的视角和方法论，不仅增强了对互联网上社会动态的认识，也为数据分析、社会学研究以及搜索引擎的设计与优化提供了理论和实践上的参考。
