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文檔簡(jiǎn)介
1、近年來(lái),互聯(lián)網(wǎng)信息量日益龐大,如何從海量數(shù)據(jù)中高效準(zhǔn)確定位到目標(biāo)信息成為搜索引擎的一大挑戰(zhàn)。構(gòu)建大規(guī)模集群實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)信息的分布式并行搜索是應(yīng)對(duì)上述問(wèn)題的重要途徑,這為分布式搜索領(lǐng)域的高速發(fā)展提供了土壤,許多與此相關(guān)的技術(shù)很快出現(xiàn),如Hadoop、Spark等,與此同時(shí),對(duì)信息進(jìn)行準(zhǔn)確篩選與過(guò)濾顯得尤為重要,這便要求完善信息評(píng)判機(jī)制,以實(shí)現(xiàn)對(duì)信息的有效甄別。
在上述前提下,本文深入分析了搜索引擎的相關(guān)原理和實(shí)現(xiàn)機(jī)制,詳細(xì)介紹了H
2、adoop相關(guān)技術(shù)和開源工具Lucene相關(guān)技術(shù),并在此基礎(chǔ)上展開了構(gòu)建高性能搜索引擎的研究工作。首先,為實(shí)現(xiàn)信息采集過(guò)程中URL高效過(guò)濾與去重,本文采用嵌入式數(shù)據(jù)庫(kù)BerkeleyDB記錄已處理鏈接隊(duì)列,BerkeleyDB與調(diào)用程序共享內(nèi)存空間保證了訪問(wèn)的快捷性。其次,本文采用追加方式進(jìn)行索引更新,針對(duì)新加入數(shù)據(jù)不必重建整個(gè)索引,而是為新數(shù)據(jù)單獨(dú)生成索引文件,并且可以獨(dú)立訪問(wèn)。當(dāng)追加索引文件個(gè)數(shù)達(dá)到閾值時(shí)引發(fā)合并操作,本文通過(guò)實(shí)驗(yàn)選
3、取了最優(yōu)閾值大大提高了構(gòu)建索引的效率。然后,分析了已有的幾種網(wǎng)頁(yè)評(píng)分算法的優(yōu)缺點(diǎn),基于Lucene固有的網(wǎng)頁(yè)評(píng)分算法做出了改進(jìn),提出了基于詞頻位置加權(quán)和文檔新鮮度的網(wǎng)頁(yè)評(píng)分算法,本算法不單是關(guān)注查詢關(guān)鍵詞在網(wǎng)頁(yè)中出現(xiàn)的次數(shù),還將查詢?cè)~在網(wǎng)頁(yè)中出現(xiàn)的位置以及網(wǎng)頁(yè)的新鮮程度作為網(wǎng)頁(yè)得分的重要影響因子,這種方式能夠更加全面地評(píng)判網(wǎng)頁(yè)的優(yōu)劣程度。
最后,本文先基于開源Java工具包Lucene構(gòu)建出單節(jié)點(diǎn)搜索子系統(tǒng),子系統(tǒng)具備完整搜索
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