LUCENE搜索算法剖析及优化研究

发布时间：2017-12-07 20:33

  本文关键词：LUCENE搜索算法剖析及优化研究

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【摘要】：介绍了开源搜索引擎Lucene的索引与搜索过程,剖析了Lucene的基于向量空间模型的文档相关度模型和基于TF-IDF的权重计分算法,在分析其文档相关度分值计算公式的基础上,指出了可通过修正评分机制和优化向量空间模型的算法来改进Lucene的搜索功能和性能的途径。并提出了一种基于离散随机最优化的快速搜索算法,以期提升Lucene在大文档集实时搜索时的性能。
【作者单位】： 上海外国语大学图书馆;
【基金】：国家社科基金“泛在知识环境下图书馆知识发现技术与应用研究”项目(编号:12CTQ006) 上海市教育委员会科研创新项目(编号:14ZS073)的资助
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 0引言快速搜索技术一直是信息搜索和知识发现领域研究的热点。如何根据用户兴趣模型及搜索请求从数据库海量文档中快速返回相关文档,并按照用户兴趣相关度进行高效排序,如何选用高效的开发工具来构建性能优良的全文搜索引擎,均是本项目研究的重要内容。当前,在众多开源搜索引

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

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【共引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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中国博士学位论文全文数据库 前1条

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中国硕士学位论文全文数据库 前10条

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【二级参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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【相似文献】

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中国博士学位论文全文数据库 前8条

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2 张映玉;绝热量子搜索算法研究[D];华中科技大学;2011年

3 阎兴，

本文编号：1263725