“材料基因”高性能化学信息检索系统的设计与实现

发布时间：2018-04-21 09:10

  本文选题：材料信息学 + 搜索引擎　； 参考：《中国科学技术大学》2017年硕士论文

【摘要】：化学信息学和材料信息学在今天的化学研究中地位日益显著,而在其中,计算机辅助的化学信息检索,包括基于关键字的检索、基于数值的过滤,以及结构检索,成为了实现高效化学信息管理的重要部分。为此,笔者在CouchDB和ElasticSearch基础之上,开发了一个名为DCAIKU的高效率、高灵活性的化学结构和数据检索系统。DCAIKU可以高效处理对于化学关键字、数值的过滤,并且通过描述符机制,将化学结构检索转换为和文本检索相似的模式。除此之外,DCAIKU通过选择使用无模式的文档数据库,使其可以支持多样性巨大的化学信息。通过在百万量级的数据库中和其他同类服务对比测试,笔者认为DCAIKU对于关键字和结构的检索性能都处于优势地位:准确性达到与同类检索工具相当的水准,可以轻松应对百万量级的记录,维持检索过程的吞吐量和低延迟,且响应速度和吞吐量均提高了一个数量级。故此笔者认为DCAIKU可以成为下一代大规模、低成本的材料检索体系的基础。
[Abstract]:Chemical informatics and material informatics play an increasingly important role in today's chemical research, in which computer-aided chemical information retrieval, including keyword-based retrieval, numerical filtering, and structural retrieval, It has become an important part of realizing the efficient management of chemical information. Therefore, on the basis of CouchDB and ElasticSearch, a highly efficient and flexible chemical structure and data retrieval system called DCAIKU is developed. Chemical structure retrieval is converted to a pattern similar to text retrieval. In addition, DCAIKU can support a wide variety of chemical information by opting to use schema-free document databases. By comparing and testing with other similar services in a million-scale database, the author thinks that DCAIKU is in a superior position in terms of keyword and structure retrieval performance: accuracy is comparable to that of similar retrieval tools. It can easily deal with millions of order of magnitude records, maintain the throughput and low latency of the retrieval process, and increase the response speed and throughput by one order of magnitude. Therefore, I believe that DCAIKU can become the basis of the next generation of large-scale and low-cost material retrieval system.
【学位授予单位】：中国科学技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：O6-39

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本文编号：1781796