根据给定文件的内容，我们可以提取出以下IT相关知识点进行详细说明：
1. 六度分离理论（Six Degrees of Separation Theory）：这是一种社会心理学的假设，它认为地球上任意两个人之间最多通过六个人就可以建立联系。这个理论在计算机科学领域中可以被用于社交网络分析，信息传播以及网络爬虫的策略制定等方面。在本研究中，它被用作指导概念上下文图层划分的理论基础。
2. 概念上下文图（Concept Context Graph, CCG）：概念上下文图是用来表示和存储概念之间关联和上下文关系的数据结构。在信息检索和搜索引擎中，概念上下文图可以被用来构建查询词的语义网络，从而提供更精确的搜索结果。
3. 网络爬虫（Web Crawler）：网络爬虫是搜索引擎中一个重要的组件，它的任务是在网络上爬行，发现和索引网页。一个有效的网络爬虫策略能提高搜索引擎的性能，减少数据更新时的耗时，从而提升整体效率。
4. 正式概念分析（Formal Concept Analysis, FCA）：正式概念分析是一种数学工具，它用来分析和处理概念和它们的属性。在本研究中，FCA可能被用来对概念上下文图的节点和边进行分析，进而指导图层划分。
5. 数据结构的分层与优化：在数据结构设计中，合理地将一个大的数据结构分成多个子结构（例如子图层或子概念上下文图SCCG）可以提升系统的性能。这在搜索引擎的索引构建和数据更新过程中尤其重要，因为过于庞大的结构可能导致低效的数据处理。
6. F-Measure性能评估：F-Measure是一个将精确度（Precision）和召回率（Recall）结合起来评估性能的指标。它被用来衡量在搜索和分类任务中的算法性能。在本研究中，通过不同的子概念上下文图（SCCG）来指导网络爬虫，并使用F-Measure来评估不同图层结构对于特定主题概念上下文图的性能。
7. 精确度和召回率：精确度表示算法正确识别的相关实例占所有识别出实例的比例，而召回率表示算法正确识别的相关实例占所有相关实例的比例。在搜索引擎和信息检索领域，这两个指标通常用来评估系统或算法在搜索结果中找到相关文档的能力。
8. Web信息提取与使用：随着互联网的快速发展，从网络中高效提取信息并利用这些信息成为了巨大的挑战。这涉及到如何组织数据、如何通过搜索引擎或其他工具检索信息，以及如何设计算法来处理网络中的大规模数据集。
9. 搜索引擎的局限性：尽管传统的通用搜索引擎（例如AltaVista、Yahoo!和Google）已经非常强大，但它们通常无法满足不同领域和上下文中的特定检索需求。这是因为用户具有不同的检索目的和需求，而通用搜索引擎往往会返回大量信息，其中包含许多用户不需要的内容。
10. 优化与妥协：在性能优化过程中，通常需要在不同指标之间进行权衡。例如，在本研究中，需要在精确度和召回率之间找到一个妥协的最优值，以达到最佳的搜索性能。
以上是基于给定文件内容生成的详细知识点。通过这些知识点，可以深入理解六度分离理论如何应用于概念上下文图层划分的研究，以及相关IT技术如网络爬虫、正式概念分析、性能评估指标F-Measure在搜索引擎优化中的作用。
