全文检索中的索引策略-倒排索引
课程考试（论文）
作业（论文）题目： 全文检索中的索引策略 所修课程名称： Ajax 技术 修课程时间： 2011 年 03 月至 2011 年 05 月 完成作业（论文）日期： 2011 年 06 月 评阅成绩： 评阅意见：
评阅教师签名： 年 月 日
____计算机科学____系____08____级____软件工程____专业 姓名____**____ 学号____2008090112____
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基于HibernateSearch+Ajax全文检索中的索引策略
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（四川文理学院计算机科学系，四川 ** 123456）
摘要：本文主要讲解全文检索中的索引的种类、发展、实现原理。索引文件有多种组织形式，其中以正排表、倒排表、后继数组模型以及互关联后继数组模型比较常用。下面主要详细列举介绍Lucene倒排索引的组织形式以及实现原理。
关键词：索引;搜索引擎；全文检索；Lucene倒排索引;实现原理；
Based on HibernateSearch + Ajax full text search the
index of the strategy
**
（Department of Computer Science, Sichuan University of Arts and Science, **123456,China）
Abstract：
this paper explained the index of the full text search the kinds, development and realize the principle. The index file have DuoZhong organization form, among them with are row watch, inverted table, subsequent array model and mutual association subsequent array model is commonly used. Below are the main detailed introduced Lucene inverted index the form of organization as well as the realization principle.
Key words：index; Search engine; Full text search; Lucene inverted index;
1引言
使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，例如 employee 表的姓（name）列。如果要按姓查找特定职员，与必须搜索表中的所有行相比，索引会帮助您更快地获得该信息。
索引是一个单独的、物理的数据库结构，它是某个表中一列或若干列值的集合和相应的指向表中物理标识这些值的数据页的逻辑指针清单。
在搜索引擎实际的应用之中，有时需要按照关键字的某些值查找记录，所以我们是按照关键字建立索引，这个索引我们就称之为——倒排索引，而带有倒排索引的文件我们又称作——倒排索引文件，也可以叫它为——倒排文件，来实现快速的检索与高速的效率。
基金项目：四川**学院2011年科研项目（2011B02Z）；2011年四川省教育厅重点项目（11ZA172）
作者简介：**（1989-11-15），男，汉族，四川巴**市人，本科在读，研究方向为软件工程。
2 索引在中文检索中的位置及研究现状
全文检索是指计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词，给每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方式。这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程。
在上段全文检索的叙述中提到了索引，为什么要建立索引?索引对于全文检索到底意味这什么？在Otis Gospodnetic和Erik Hatcher的lucene in action一文中提到“在搜索引擎的所有概念中最为核心的概念就是索引，索引就是把原始的数据处理成一个有利于高效检索的数据形式。”他们就为什么要进行索引给出了具体和形象的说明：“假如你需要在很大量的文中进行某个特定信息的检索，并且你想在非常短的时间内找到含有需要信息的文件，你会怎样写程序实现这些？最简单的方法是顺序扫描所有的文件寻找给定词和短语，但这种方式有一些缺点，其中最致命的是当文件很大时根本没有足够的空间来存储该文件，这就是为什么需要索引了，为了在大量文本中检索到所需要的信息，首先必须把源文本集转换成一另一格式的文件，这种格式的文件能够让你进行快速的检索，而不是只进行很慢的顺序扫描。”这个转化的过程就是索引化，该过程输出的结果就是“索引气在上文中可以知道索引是全文检索的“心脏气下面的全文检索的模型结构图能够清晰的说明索引在全文检索中的地位。
下图即为全文检索的模型结构图:
图1-1全文检索结构模型图
全文检索系统是按照全文检索理论建立起来的用来提供全文检索服务的软件系统，一般来说，全文检索要具有建立索引和提供查询的功能。从上图中可以看出，全文检索系统中最为关键的部分是全文检索引擎，各种应用程序都需要建立在这个检索引擎之上。在检索引擎中可以看出索引引擎占据了核心的位置，他是整个检索效率的重要决定因素，一个全文检索应用的优异程度，根本上由全文检索引擎来决定。而全文检索的效率主要是由一个索引引擎所决定的。
2．1全文检索索引器的结构
在下图中可以看出一个索引器有三部分组成，第一部分是文本预处理模块，在该模块中针对给出的待索引的文本进行预处理，然后对经过处理的文本进行索引的建立，在索引建立后由于待查文档的改变要对索引尽心维护。索引维护主要涉及的问题是:源文档增加时将新的索引附加到原来的索引上，当源文档改变时，将其相对应的索引文件更新，但某些文档不在需要时，也要将其相对应的索引文件删除。 具体的结构图见图2-1：
图2-1索引器结构图
2．2 全文检索索引器的基本功能
一个中文全文检索的索引器应该实现三部分的功能。第一部分是文本预处理，一般需要检索的文档成分比较复杂，需要用文本预处理将文档中的中文，数字，符号，以及西文分开并归类然后分别对其建立索引。由于中文语言的复杂性在预处理这部分需要包括中文索引单位的选取，目前主流的有两类：一类是单字，一类是分词。
第二部分功能是创建索引，利用选定的索引数据结构对源文档遍历建立索引。 第三部分功能是实现索引的维护，包括索引删除，索引增加，索引更新。
3．几种常用索引以及实现原理
3.1.1一般索引（正排索引）
正排表是以文档的ID 为关键字，表中记录文档中每个字的位置信息，查找时扫描表中每个文档中字的信息直到找出所有包含查询关键字的文档。正排表结构如图3-1所示，这种组织方法在建立索引的时候结构比较简单，建立比较方便且易于维护;因为索引是基于文档建立的，若是有新的文档假如，直接为该文档建立一个新的索引块，挂接在原来索引文件的后面。若是有文档删除，则直接找到该文档号文档对因的索引信息，将其直接删除。但是在查询的时候需对所有的文档进行扫描以确保没有遗漏，这样就使得检索时间大大延长，检索效率低下。
外部接口
索引器
文本预处理
索引维护
外部接口
建立索引
文本数据库 索引数据库
由于正排表的工作原理非常的简单，但是由于其检索效率太低，几乎没有什么实用价值，所以在此不作详细介绍。
图3-1正排表结构图
3．1．2倒排索引
倒排表以字或词为关键字进行索引，表中关键字所对应的记录表项记录了出现这个字或词的所有文档，一个表项就是一个字表段，它记录该文档的ID 和字符在该文档中出现的位置情况。由于每个字或词对应的文档数量在动态变化，所以倒排表的建立和维护都较为复杂，但是在查询的时候由于可以一次得到查询关键字所对应的所有文档，所以效率高于正排表。在全文检索中，检索的快速响应是一个最为关键的性能，而索引建立由于在后台进行，效率相对低一些，不会影响整个搜索引擎的效率。倒排表的结构图如图3-2：
图3一倒排表结构图
倒排表的索引信息保存的是字或词后继数组模型、互关联后继数组模型条在文档内的位置，在同一篇文档内相邻的字或词条的前后关系没有被保存到索引文件内。
3.2 lucene 倒排索引的实现原理 3.2 Lucene 倒排索引原理
a. Lucene 是一个高性能的java 全文检索工具包，它使用的是倒排文件索引结构。该结构及相应的生成算法如下：
0）设有两篇文章1和2
文章1的内容为：Tom lives in Guangzhou,I live in Guangzhou too. 文章2的内容为：He once lived in Shanghai.
b.取关键词
1)由于lucene 是基于关键词索引和查询的，首先我们要取得这两篇文章的关键词，通常我们需要如下处理措施
a.我们现在有的是文章内容，即一个字符串，我们先要找出字符串中的所有单词，
Word1
文档2
．．．．．．
Word1 文档1 文档2 ．．．．．．
．．．．．．
文档1
文档1
Word2
．．．．．．
文档1
Word1
Word2 ．．．．．．
．．．．．．
Word1
即分词。英文单词由于用空格分隔，比较好处理。中文单词间是连在一起的需要特殊的分词处理。
b.文章中的”in”, “once” “too”等词没有什么实际意义，中文中的“的”“是”等字通常也无具体含义，这些不代表概念的词可以过滤掉
c.用户通常希望查“He”时能把含“he”，“HE”的文章也找出来，所以所有单词需要统一大小写。
d.用户通常希望查“live”时能把含“lives”，“lived”的文章也找出来，所以需要把“lives”，“lived”还原成“live”
e.文章中的标点符号通常不表示某种概念，也可以过滤掉
在lucene中以上措施由Analyzer类完成
经过上面处理后、文章1的所有关键词为：[tom] [live] [guangzhou] [i] [live] [guangzhou] 文章2的所有关键词为：[he] [live] [shanghai]
2) 有了关键词后，我们就可以建立倒排索引了。上面的对应关系是：“文章号”对“文章中所有关键词”。倒排索引把这个关系倒过来，变成：“关键词”对“拥有该关键词的所有文章号”。文章1，2经过倒排后变成
关键词文章号
guangzhou 1
he 2
i 1
live 1,2
shanghai 2
tom 1
通常仅知道关键词在哪些文章中出现还不够，我们还需要知道关键词在文章中出现次数和出现的位置，通常有两种位置：a)字符位置，即记录该词是文章中第几个字符（优点是关键词亮显时定位快）；b)关键词位置，即记录该词是文章中第几个关键词（优点是节约索引空间、词组（phase）查询快），lucene中记录的就是这种位置。
加上“出现频率”和“出现位置”信息后，我们的索引结构变为：
关键词文章号[出现频率] 出现位置
guangzhou 1[2] 3，6
he 2[1] 1
i 1[1] 4
live 1[2],2[1] 2，5，2
shanghai 2[1] 3
tom 1[1] 1
以live 这行为例我们说明一下该结构：live在文章1中出现了2次，文章2中出现了一次，它的出现位置为“2,5,2”这表示什么呢？我们需要结合文章号和出现频率来分析，文章1中出现了2次，那么“2,5”就表示live在文章1中出现的两个位置，文章2中出现了一次，剩下的“2”就表示live是文章2中第2个关键字。
c.实现
实现时lucene分别将词典文件（Term Dictionary）、频率文件(frequencies)、位置文件(positions)保存。其中词典文件不仅保存有每个关键词，还保留了指向频率文件和位置文件的指针，通过指针可以找到该关键字的频率信息和位置信息。
Lucene中使用了field的概念，用于表达信息所在位置（如标题中，文章中，url中），
在建索引中，该field信息也记录在词典文件中，每个关键词都有一个field信息(因为每个关键字一定属于一个或多个field)。
为了减小索引文件的大小，Lucene对索引还使用了压缩技术。首先，对词典文件中的关键词进行了压缩，关键词压缩为<前缀长度，后缀>，例如：当前词为“阿拉伯语”，上一个词为“阿拉伯”，那么“阿拉伯语”压缩为<3，语>。其次大量用到的是对数字的压缩，数字只保存与上一个值的差值（这样可以减小数字的长度，进而减少保存该数字需要的字节数）。例如当前文章号是16389（不压缩要用3个字节保存），上一文章号是16382，压缩后保存7（只用一个字节）。
下面我们可以通过对该索引的查询来解释一下为什么要建立索引。
假设要查询单词“live”，lucene先对词典二元查找、找到该词，通过指向频率文件的指针读出所有文章号，然后返回结果。词典通常非常小，因而，整个过程的时间是毫秒级的。而用普通的顺序匹配算法，不建索引，而是对所有文章的内容进行字符串匹配，这个过程将会相当缓慢，当文章数目很大时，时间往往是无法忍受的。
3.3 Lucene的创新之处：
大部分的搜索（数据库）引擎都是用B树结构来维护索引，索引的更新会导致大量的IO操作，Lucene在实现中，对此稍微有所改进：不是维护一个索引文件，而是在扩展索引的时候不断创建新的索引文件，然后定期的把这些新的小索引文件合并到原先的大索引中（针对不同的更新策略，批次的大小可以调整），这样在不影响检索的效率的前提下，提高了索引的效率。
Lucene和其他一些全文检索系统/应用的比较：
3.2.3倒排索引的其主要优缺点：
在处理复杂的多关键字查询时，可在倒排表中先完成查询的交、并等逻辑运算，得到结果后再对记录进行存取。这样不必对每个记录随机存取，把对记录的查询转换为地址集合的运算，从而提高查找速度! 倒排文件的优点是：实现简单，响应时间快，支持复杂查询，适合商用搜索引擎。缺点是：建立索引要消耗很大的磁盘、内存空间；当网页更新后，索引的维护代价也比较大。
4结束语
在本文中，主要研究了全文检索索引中涉及的几个关键技术，其中的索引结构形式、正排表、Lucene倒排表及其实现原理。这次项目中、我主要负责搜索引擎的全文检索的索引策略、以及运用的方法、与实现。通过学习与探究、查询各方面的资料大致了解索引的基本概念、发展、以及几个常用的索引实现原理。
参考文献
[1]OFrieder,DAGrossman,AChowdhuryetal.Efic iencyConsiderationsforScalableInformationRetrie valServers.JournalofDigitalInformation.2000.1.5
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[5]https://www.wendangku.net/doc/bc559414.html,
[6] https://www.wendangku.net/doc/bc559414.html,/view/262241.htm
一种基于Lucene的中文全文检索系统
—94— 一种基于Lucene 的中文全文检索系统 苏潭英1，郭宪勇2，金 鑫3 （1. 解放军信息工程大学电子技术学院，郑州 450004；2. 北京飞燕技术公司，北京 100072；3. 解放军通信指挥学院，武汉 430010）摘 要：在开源全文索引引擎Lucene 的基础上，设计了一个中文全文检索系统模型，该模型系统由7个模块组成，索引模块、检索模块是其中的核心部分。论述了模型的整体结构，分析设计了索引及检索模块，通过具体的索引技术和检索技术来提高整个系统的检索效率。该系统增加了加密模块，实现对建立的全文索引进行加密处理，增强了信息的安全性。 关键词：全文检索；Lucene ；倒排索引 Chinese Full-text Retrieval System Based on Lucene SU Tan-ying 1, GUO Xian-yong 2, JIN Xin 3 (1. Institute of Electronic Technology, PLA Information Engineering University, Zhengzhou 450004; 2. Technology Company of Beijing Feiyan, Beijing 100072; 3. Institute of PLA Communication Command, Wuhan 430010) 【Abstract 】This paper proposes a model of Chinese full-text retrieval system based on Lucene which is an open source full-text retrieval engine,and expatiates its frame. This model is composed of seven modules, among which the index module and the search module are the core parts. It designs them concretely, and improves the search efficiency of the full-text retrieval system with index technology and search technology. The system model concludes an encryption module to encrypt the index and increases the system security. 【Key words 】full-text retrieval; Lucene; inverse index 计 算 机 工 程Computer Engineering 第33卷 第23期 Vol.33 No.23 2007年12月 December 2007 ·软件技术与数据库· 文章编号：1000—3428(2007)23—0094—03 文献标识码：A 中图分类号：TP391 1 中文全文检索系统 全文检索技术是一个最普遍的信息查询应用，人们每天在网上使用Google 、百度等搜索引擎查找自己所需的信息，这些搜索引擎的核心技术之一就是全文检索。随着文档处理电子化、无纸化的发展，图书馆、新闻出版、企业甚至个人的电子数据激增，如何建立数据库、管理好自己的数据，是亟待解决的问题，而全文检索是其中一个非常实用的功能。全文检索产品实际上是一个内嵌该项技术的数据库产品[1]。 西文的全文检索已有许多成熟的理论与方法，其中，开放源代码的全文检索引擎Lucene 是Apache 软件基金会Jakarta 项目组的一个子项目，它的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，方便在目标系统中实现全文检索的功能。很多项目使用了Lucene 作为其后台的全文索引引擎，比较著名的有： (1)Jive ：Web 论坛系统； (2)Cocoon ：基于XML 的Web 发布框架，全文检索部分使用了Lucene ； (3)Eclipse ：基于Java 的开放开发平台，帮助部分的全文索引使用了Lucene 。 Lucene 不支持中文，但可以通过扩充它的语言分析器实现对中文的检索。本文在深入学习研究Lucene 的前提下，设计了一个中文的全文检索系统，对其核心的索引模块和检索模块进行了阐释，并添加了加密模块对索引信息加密，增强了系统的安全性。 2 系统的总体结构 本模型总体上采用了Lucene 的架构。Lucene 的体系结构如表1所示，它的源代码程序由7个模块组成。 表1 Lucene 的组成结构 模块名 功能 org.apache.Lucene.search 搜索入口 org.apache.Lucene.index 索引入口 org.apache.Lucene.analysis 语言分析器 org.apache.Lucene.queryParser 查询分析器 org.apache.Lucene.document 存储结构 org.apache.Lucene.store 底层IO/存储结构 org.apache.Lucene.util 一些公用的数据结构 本文通过扩充Lucene 系统来完成中文的全文检索系统，Lucene 包含了大量的抽象类、接口、文档类型等，需要根据具体应用来定义实现，本文对其作了如下扩充修改： (1)按照中文的词法结构来构建相应的语言分析器。Lucene 的语言分析器提供了抽象的接口，因此，语言分析(analyser)是可以定制的。Lucene 缺省提供了2个比较通用的分析器SimpleAnalyser 和StandardAnalyser ，但这2个分析器缺省都不支持中文，因此，要加入对中文语言的切分规则，需要对其进行修改。 (2)按照被索引的文件的格式对不同类型的文档进行解析，进而建立全文索引。例如HTML 文件，通常需要把其中的内容分类加入索引，这就需要从org.apache.lucene.子document 中定义的类Document 继承，定义自己的HTMLDocument 类，然后将之交给org. apache.lucene.index 模块写入索引文件。Lucene 没有规定数据源的格式，只提供 作者简介：苏潭英(1981－)，女，硕士研究生，主研方向：数据库全文检索；郭宪勇，高级工程师；金 鑫，硕士研究生 收稿日期：2007-01-10 E-mail ：sutanyingwendy@https://www.wendangku.net/doc/bc559414.html,
基于java的倒排索引
倒排索引 一、倒排索引 倒排索引源于实际应用中需要根据属性的值来查找记录。这种索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的地址。由于不是由记录来确定属性值，而是由属性值来确定记录的位置，因而称为倒排索引(inverted index)。带有倒排索引的文件我们称为倒排索引文件，简称倒排文件(inverted file)。 建立索引是聊天机器人的语料库搜索核心技术之一，目的是加快响应用户的输入。使用了搜索引擎技术中最常用的倒排索引技术，它是“单词”到“文档”的一个映射。由于问答系统中的查询都是输入一段自然语言文本进行搜索，经过中文分词都转化为一系列关键词。利用倒排索引，可以通过关键词找到包含它们的文档集合，然后将其中的每一个文档与查询进行相似度匹配，从而返回与用户查询最相关的答案。 现在我们先了解下倒排索引建立的大概流程图： 倒序索引流程示意图 由流程图可知道建立索引大概分为5大步： 1）文档的分析。首先为每一篇文档分配唯一的ID ，然后对文档进行分词（主要是去除停用词和抽取词干），接着把得到的每个新词存放到词典当中，如果词典中已经存在该词语，则更新相对应的数据信息。当一篇文档被分析完之后会产生一个临时文件，该临时文件时用来存放词语ID 、文档ID 和相对出现的位置等信息。 2）排序。将得到的临时文件按词语ID 进行排序，得到一个初步有序列表。 3）词语合并。一篇文档是有很多词语所组成的，而每一个汉字或词语都有许多 文档源 临时文件 词语 分配ID 、分词 加入 包括 词典 得到各子有序文档 合并各个文档 的词语集 按各文档 ID 排序 倒序索引列表 具有相同语义的词语集表 词语集合表 词语 语义 分类 排序 词语有序列表 词语ID 、文档ID 等 生成 排序
搜索引擎
搜索引擎简介 专业:智能1001 学号:06103008 姓名:周树亮
搜索引擎 有人说，会搜索才叫会上网，搜索引擎在我们日常生活中的地位已是举足轻重。 你也许是个刚要兴冲冲地要上网冲浪，也许已经在互联网上蛰伏了好几年，无论怎样，要想在浩如烟海的互联网信息中找到自己所需的信息，都需要一点点技巧。 对于企业而言，学习搜索，提高技巧，就能找到更多的潜在客户。对于大家而言，学习搜索引擎技巧可以有助我们的学习和生活！ 一、搜索引擎含义由来及发展历史 1、搜索引擎（search engines）px+no2end px 是对互联网上的信息资源进行搜集整理，然后供你查询的系统，它包括信息搜集、信息整理和用户查询三部分。 搜索引擎是一个为你提供信息“检索”服务的网站，它使用某些程序把因特网上的所有信息归类以帮助人们在茫茫网海中搜寻到所需要的信息。 早期的搜索引擎是把因特网中的资源服务器的地址收集起来，由其提供的资源的类型不同而分成不同的目录，再一层层地进行分类。人们要找自己想要的信息可按他们的分类一层层进入，就能最后到达目的地，找到自己想要的信息。这其实是最原始的方式，只适用于因特网信息并不多的时候。随着因特网信息按几何式增长，出现了真正意义上的搜索引擎，这些搜索引擎知道网站上每一页的开始，随后搜索因特网上的所有超级链接，把代表超级链接的所有词汇放入一个数据库。这就是现在搜索引擎的原型。 2.搜索引擎发展史 在互联网发展初期，网站相对较少，信息查找比较容易。然而伴随互联网爆炸性的发展，普通网络用户想找到所需的资料简直如同大海捞针，这时为满足大众信息检索需求的专业搜索网站便应运而生了。现代意义上的搜索引擎的祖先，是1990年由蒙特利尔大学学生Alan Emtage发明的Archie。虽然当时World Wide Web还未出现，但网络中文件传输还是相当频繁的，而且由于大量的文件散布在各个分散的FTP主机中，查询起来非常不便，因此Alan Emtage想到了开发一个可以以文件名查找文件的系统，于是便有了Archie。Archie工作原理与现在的搜索引擎已经很接近，它依靠脚本程序自动搜索网上的文件，然后对有关信息进行索引，供使用者以一定的表达式查询。由于Archie深受用户欢迎，受其启发，美国内华达System Computing Services 大学于1993年开发了另一个与之非常相似的搜索工具，不过此时的搜索工具除了索引文件外，已能检索网页。当时，“机器人” 一词在编程者中十分流行。 二、搜索引擎介绍及其使用技巧 人们经常问我搜索技巧，虽然要成为一个搜索专家远非学几条技巧那么简单，但确实有些精彩的搜索技巧能够极大的提高你的搜索能力，帮你成为不错的网络侦探。 这里是我的十条最精华的搜索技巧，它们大致分为基础技巧、通用搜索策略、以及何时使用专业搜索工具的建议。 每一个搜索都是不同的，如果你为每一个搜索都选择最好的搜索工具，那么每次你都会得到最好的搜索结果。最常见的选择是使用全文搜索引擎还是网站分类目录。 一般的规则是，如果你在找什么特殊的内容或文件，那么使用全文搜索引擎如google和altavista，如果你想从总体上或比较全面的了解一个主题，那么使用网站分类目录如yahoo和odp。 对于特殊类型的信息考虑使用特殊的搜索工具，比如你要找人或找地点，那么使用专业的寻人引擎或地图和位置搜索网站。 事实上几乎每种主题都有特殊的搜索工具。 如果有个陌生人跑过来对你说"anchovy paste!" 或 "sibberidge!" ，你会有什么反映呢？大多数人会笑，或者询问那个人到底想说什么。可是搜索引擎无法作出这种选择——它们只能猜测你的问题，然后提供它们利用这有限的信息能够得到的最好结果。 好的搜索请求应该包含多个能限制搜索范围的关键词。 多数搜索引擎对自然语言的处理很好。事实上，搜索引擎能够从语句结构得到很有用的信息，不会象仅得到几个关键词那样容易迷失。 与其输入几个不合语法的关键词，还不如试一下一句自然的提问。与其搜索“北京公交车路线”，不如试一下 "我在北京如何乘坐公交车？"
搜索引擎论文
搜索引擎发展状态及未来趋势 【摘要】 搜索引擎包括图片搜索引擎、全文索引、目录索引等，其发展历史可分为五个阶段，目前企业搜索引擎和网站运营搜索引擎运用范围较广。在搜索引擎的未来发展中，呈现出个性化，多元化，智能化，移动化，社区化等多个趋势。 【关键词】 发展起源、索引、数据库、网站运营、未来趋势 【参考文献】 《个性化搜索引擎原理与技术》《搜索引擎的设计与实现》搜索引擎是指根据一定的策略、运用特定的计算机程序从互联网上搜集信息，在对信息进行组织和处理后，为用户提供检索服务，将用户检索相关的信息展示给用户的系统。其工作作原理分为抓取网页，处理网页和提供检索服务。抓取每个独立的搜索引擎都有自己的网页抓取程序，它顺着网页中的超链接，连续地抓取网页。由于互联网中超链接的应用很普遍，理论上，从一定范围的网页出发，就能搜集到绝大多数的网页。搜索引擎抓到网页后，还要做大量的预处理工作，才能提供检索服务。其中，最重要的就是提取关键词，建立索引文件。 搜索引擎的发展起源可以追溯到第一个Gopher搜索工具Veronica。后来的搜索引擎的发展分为五个阶段。第一阶段，出现World wide Web Wanderer，用于追踪互联网发展规模。刚开始它只用来统
计互联网上的服务器数量，后来则发展为也能够捕获网址。第二阶段，出现了以概念搜索闻名的Excite以及元搜索引擎Dogpile。第三阶段，即yahoo的出现。随着访问量和收录链接数的增长，Yahoo目录开始支持简单的数据库搜索。Yahoo以后陆续有Google等提供搜索引擎服务，但不可否认的是，Yahoo几乎成为20世纪90年代的因特网的代名词。第四阶段，一种新的搜索引擎形式出现了，即元搜索引擎。用户只需提交一次搜索请求，由元搜索引擎负责转换处理后提交给多个预先选定的独立搜索引擎，并将从各独立搜索引擎返回的所有查询结果，集中起来处理后再返回给用户。第五阶段的代表是智能检索的产生：它利用分词词典、同义词典，同音词典改善检索效果，进一步还可在知识层面或者说概念层面上辅助查询，给予用户智能知识提示，最终帮助用户获得最佳的检索效果。 搜索引擎目前包括图片搜索引擎、全文索引、目录索引、元搜索引擎、垂直搜索引擎等。全文索引引擎是名副其实的搜索引擎，国外代表有Google，国内有百度、搜狐等。它们从互联网提取各个网站的信息，建立起数据库，并能检索与用户查询条件相匹配的记录，按一定的排列顺序返回结果。搜索引擎的自动信息搜集功能分为定期搜索和提交网站搜索。它的特点是搜全率比较高。目录索引，就是将网站分门别类地存放在相应的目录中，因此用户在查询信息时，可选择关键词搜索，也可按分类目录逐层查找。与全文搜索引擎相比，目录索引有许多不同之处。首先，搜索引擎属于自动网站检索，而目录索引则完全依赖手工操作。其次，搜索引擎收录网站时，只要网站本身
全文检索功能
在应用中加入全文检索功能 ——基于java的全文索引引擎lucene简介 作者：车东 email: https://www.wendangku.net/doc/bc559414.html,/https://www.wendangku.net/doc/bc559414.html, 写于：2002/08 最后更新： 版权声明：可以任意转载，转载时请务必以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及本声明 https://www.wendangku.net/doc/bc559414.html,/tech/lucene.html 关键词：lucene java full-text search engine chinese word segment 内容摘要： lucene是一个基于java的全文索引工具包。 1.基于java的全文索引引擎lucene简介：关于作者和lucene的历史 2.全文检索的实现：luene全文索引和数据库索引的比较 3.中文切分词机制简介：基于词库和自动切分词算法的比较 4.具体的安装和使用简介：系统结构介绍和演示 5.hacking lucene：简化的查询分析器，删除的实现，定制的排序，应用接口的扩展 6.从lucene我们还可以学到什么 基于java的全文索引/检索引擎——lucene lucene不是一个完整的全文索引应用，而是是一个用java写的全文索引引擎工具包，它可以方便的嵌入到各种应用中实现针对应用的全文索引/检索功能。 lucene的作者：lucene的贡献者doug cutting是一位资深全文索引/检索专家，曾经是v-twin搜索引擎(apple的copland操作系统的成就之一)的主要开发者，后在excite担任高级系统架构设计师，目前从事于一些internet底层架构的研究。他贡献出的lucene的目标是为各种中小型应用程序加入全文检索功能。 lucene的发展历程：早先发布在作者自己的https://www.wendangku.net/doc/bc559414.html,，后来发布在sourceforge，2001年年底成为apache基金会jakarta的一个子项目：https://www.wendangku.net/doc/bc559414.html,/lucene/ 已经有很多java项目都使用了lucene作为其后台的全文索引引擎，比较著名的有： ?jive：web论坛系统； ?eyebrows：邮件列表html归档/浏览/查询系统，本文的主要参考文档“thelucene search engine: powerful, flexible, and free”作者就是eyebrows系统的主要开发者之一，而eyebrows已 经成为目前apache项目的主要邮件列表归档系统。 ?cocoon:基于xml的web发布框架，全文检索部分使用了lucene ?eclipse:基于java的开放开发平台，帮助部分的全文索引使用了lucene
hadoop倒排索引实验报告
大数据技术概论实验报告 作 业 三 姓名：郭利强 专业：工程管理专业 学号： 2015E8009064028
目录 1.实验要求 (3) 2.环境说明 (4) 2.1系统硬件 (4) 2.2系统软件 (4) 2.3集群配置 (4) 3.实验设计 (4) 3.1第一部分设计 (4) 3.2第二部分设计 (6) 4.程序代码 (11) 4.1第一部分代码 (11) 4.2第二部分代码 (17) 5.实验输入和结果 (21) 实验输入输出结果见压缩包中对应目录 (21)
1.实验要求 第一部分：采用辅助排序的设计方法，对于输入的N个IP网络流量文件，计算得到文件中的各个源IP地址连接的不同目的IP地址个数，即对各个源IP地址连接的目的IP地址去重并计数 举例如下： 第二部分：输入N个文件，生成带详细信息的倒排索引 举例如下，有4个输入文件： – d1.txt: cat dog cat fox – d2.txt: cat bear cat cat fox – d3.txt: fox wolf dog – d4.txt: wolf hen rabbit cat sheep 要求建立如下格式的倒排索引： – cat —>3: 4: {(d1.txt,2,4),(d2.txt,3,5),(d4.txt,1,5)}–单词—>出现该单词的文件个数:总文件个数： {(出现该单词的文件名，单词在该文件中的出现次数，该文件的总单词数),……}
2.环境说明 2.1系统硬件 处理器：Intel Core i3-2350M CPU@2.3GHz×4 内存：2GB 磁盘：60GB 2.2系统软件 操作系统：Ubuntu 14.04 LTS 操作系统类型：32位 Java版本：1.7.0_85 Eclipse版本：3.8 Hadoop插件：hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar Hadoop：2.6.1 2.3集群配置 集群配置为伪分布模式，节点数量一个 3.实验设计 3.1第一部分设计
自然语言处理技术在中文全文检索中的应用
3本文为国家社会科学基金项目“基于中文X ML 文档的全文检索研究”的成果之一,项目编号:04CT Q005。 ●熊回香,夏立新(华中师范大学 信息管理系,湖北 武汉 430079) 自然语言处理技术在中文全文检索中的应用 3 摘 要:自然语言处理技术是中文全文检索的基础。首先介绍了全文检索技术及自然语言处理技术,接着详细地阐述了自然语言处理技术在中文全文检索中的应用,并对目前基于自然语言处理技术的中文全 文检索技术的局限性进行了分析,探讨了中文全文检索技术的未来发展方向。 关键词:自然语言处理;全文检索;智能检索 Abstract:Natural language p r ocessing technol ogy is the basis of Chinese full 2text retrieval .This paper firstly intr oduces the full 2text retrieval technol ogy and natural language p r ocessing technol ogy .Then,it gives a detailed 2descri p ti on of the app licati on of natural language p r ocessing technol ogy in Chinese full 2text retrieval .The p resent li m itati ons of the Chinese full 2text retrieval system based on natural language p r ocessing technol ogy is als o ana 2lyzed .Finally,the paper exp l ores the devel opment trend of Chinese full 2text retrieval technol ogy in future . Keywords:natural language p r ocessing;full text retrieval;intelligent retrieval 随着社会网络化、信息化程度的日益提高,网上信息呈指数级剧增,人们越来越强烈地希望用自然语言同计算机交流,并能方便、快捷、准确地从互联网上获得有价值的信息,因此,自然语言处理技术和中文全文检索技术成为当今计算机科界、语言学界、情报学界共同关注的课题,并共同致力于将自然语言处理技术的研究成果充分运用到全文检索中,从而促进了全文检索技术的发展。 1 全文检索技术 全文检索是一种面向全文和提供全文的检索技术,其核心技术是将文档中所有基本元素的出现信息记录到索引库中,检索时允许用户采用自然语言表达其检索需求,并借助截词、邻词等匹配方法直接查阅文献原文信息,最后将检索结果按相关度排序返回给用户。因而索引数据库的建立是全文检索系统实现的基础,它以特定的结构存储了数据资源的全文信息,从而为全文检索系统提供可检索的数据对象。在中文全文检索系统中,建立索引库的前提是运用自然语言处理技术对中文信息进行基于词(字)、句、段落等更深层次的处理。 2 自然语言处理技术 自然语言是指作者所使用的书面用语,在信息检索中包括关键词、自由词和出现在文献题名、摘要、正文或参 考文献中的具有一定实质意义的词语[1]。自然语言处理 (Natural Language Pr ocessing,NLP )是语言信息处理的一 个重要分支,在我国就是中文信息处理。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法,具体来说就是用计算机对包括汉语(字)的形、音、义等信息及词、句子、篇章的输入、输出、存储和识别、分析、理解、生成等多方面的加工处理[2]。由于自然语言处理侧重于词、句子、篇章,因而词法分析、句法分析、语义分析、语用分析、语境分析便构成了自然语言处理研究内容的基础部分。 211 词法分析 词法分析包括词形和词汇两个层次,其中词形主要是对各种词形和词的可识别部分的处理。如前缀、后缀及复合词的分析;词汇的重点在于复合对词操作和词汇系统的控制。其主要目的是有助于确认词性以及做到部分理解词与词、词与文档之间的关系,提高检索的效率。由于计算机内部存储的中文信息没有明显的词与词之间的分隔符,因此,在中文全文检索系统中,词法分析首要任务之一是对文本信息进行词语切分,即汉语自动分词,汉语自动分词是中文信息处理中的关键技术,也是中文全文检索的瓶颈,只有对汉语词进行正确的切分后,才能准确地提取文献的特征信息,对文献进行正确标引,才能正确分析用户的查询意图,为用户提供准确的信息服务。 212 句法分析 句法分析是对句子中词汇短语进行分析以便揭示句子的语法结构。目的是通过对句型结构的分析,自动抽取复
搜索引擎
李慕红 全球知名搜索引擎介绍 李慕红 https://www.wendangku.net/doc/bc559414.html,/mayyenen 2009-07-25 09:06:15 Google https://www.wendangku.net/doc/bc559414.html, Google 简介 Google 目前被公认为全球最大的搜索引擎，最优秀的支持多语种的搜索引擎, 提供网站、图像、新闻组等多种资源的查询。包括中文简体、繁体、英语等35个国家和地区的语言的资源。您可以搜索超过 10 亿幅的图片，并能够细读全球最大的 Usenet 消息存档，其中提供的帖子超过 10 亿个，时间可以追溯到 1981 年。Google每天处理的搜索请求已达2亿次！而且这一数字还在不断增长。Google数据库存有42.8亿个Web文件。属于全文（Full Text）搜索引擎。Google成立于1997年，几年间迅速发展成为目前规模最大的搜索引擎，并向AOL、Compuserve、Netscape等其他门户和搜索引擎提供后台网页查询服务。Google借用Dmoz的目录索引提供分类目录查询，但默认网站排列顺序并非按照字母顺序，而是根据网站PageRank的分值高低排列。 Google Inc. 创建于 1998 年 9 月，创始人为斯坦福大学博士生 Larry Page 和 Sergey Brin，他们开发的 Google 搜索引擎屡获殊荣，是一个用来在互联网上搜索信息的简单快捷的工具。Google 的复杂的自动搜索结构设计确保了它绝对诚实公正。 Google 是万维网上最大的搜索引擎，使用户能够访问一个包含超过 80 亿个网址的索引。2000年7月份，Google替代Inktomi成为Yahoo公司的搜索引擎，同年9月份，Google成为中国网易公司的搜索引擎。98年至今，Google已经获得30多项业界大奖。 Google提供常规及高级搜索功能。通过对30 多亿网页进行整理，可为世界各地的用户提供适需的搜索结果，而且搜索时间通常不到半秒。 搜索规则：以关键词搜索时，返回结果中包含全部及部分关键词；短语搜索时默认以精确匹配方式进行；不支持单词多形态（Word Stemming）和断词（Word Truncation）查询；字母无大小写之分，默认全部为小写。 Google一般每隔28天派出“蜘蛛”程序检索现有网站一定IP地址范围内的新网站，而对现有网站的更新则根据该网站的等级不同有快慢之分。一般来说，网站网页等级越高，更新的频率就越快。登录Google的周期一般为３个星期（从提交网站到被索引）。 Google以32％的市场份额高居第一，雅虎则以25％排名第二。如果将所有利用Google服务的合作伙伴如雅虎、AOL和MSN计算在内，Google的市场份额将达到76％，毫无疑问，5年前由美国斯坦福大学两名博士生创办的Google公司，是继比尔·盖茨的"微软帝国"之后，IT业内曝出的又一神话。 数字 搜索的网页：80 亿+ 图片：10 亿+ Usenet 信息：10 亿+ Google 界面的可用语言：100 多种 Google 搜索结果所采用的语言：35 国际域名：100 多个员工：全球 3,000 多人 Google 的含义 “Googol”是一个数学名词，表示一个 1 后面跟着 100 个零。这个词汇是由美国数学家 Edward Kasner 的外甥 Milton Sirotta 创造的，随后通过 Kasner 和 James Newman 合著 的“Mathematics and the Imagination”一书广为流传。Google 使用这一术语体现了公司整合网上海量信息的远大目标。 Google 怎么念 Google进入中国人的视野后，就有了它的中国名，似乎还有不同版本。有的叫“狗狗”，有的叫“古狗”，有的叫“咕狗”，有的叫“孤狗”，有的叫“酷狗”，发音不尽相同。从
正排索引和倒排索引简单介绍
正排索引和倒排索引简单介绍 在搜索引擎中，数据被爬取后，就会建立index，方便检索。 在工作中经常会听到有人问，你这个index是正排的还是倒排的？那么什么是正排呢？什么又是倒排呢？下面是一些简单的介绍。 网页A中的内容片段： Tom is a boy. Tom is a student too. 网页B中的内容片段： Jon works at school. Tom's teacher is Jon. 正排索引： 正排索引是指文档ID为key，表中记录每个关键词出现的次数，查找时扫描表中的每个文档中字的信息，直到找到所有包含查询关键字的文档。 假设网页A的局部文档ID是TA，网页B的局部文档ID是TB。那么对TA进行正排索引建立的表结构是下面这样的： 从上面的介绍可以看出，正排是以docid 作为索引的，但是在搜索的时候我们基本上都是用关键词来搜索。所以，试想一下，我们搜一个关键字（Tom），当100个网页的10个网页含有Tom这个关键字。但是由于是正排是doc id 作为索引的，所以我们不得不把100个网页都扫描一遍，然后找出其中含有Tom的10个网页。然后再进行rank，sort等。效率就比较低了。尤其当现在网络上的网页数已经远远超过亿这个数量后，这种方式现在并不适合
作为搜索的依赖。 不过与之相比的是，正排这种模式容易维护。由于是采用doc 作为key来存储的，所以新增网页的时候，只要在末尾新增一个key，然后把词、词出现的频率和位置信息分析完成后就可以使用了。 所有正排的优点是：易维护；缺点是搜索的耗时太长； 倒排索引： 由于正排的耗时太长缺点，倒排就正好相反，是以word作为关键索引。表中关键字所对应的记录表项记录了出现这个字或词的所有文档，一个表项就是一个字表段，它记录该文档的ID和字符在该文档中出现的位置情况。 倒排包含两部分： 1、由不同的索引词（index term）组成的索引表，称为“词典”（lexicon）。其中包含了各种词汇，以及这些词汇的统计信息（如出现频率nDocs），这些统计信息可以直接用于各种排名算法。 2、由每个索引词出现过的文档集合，以及命中位置等信息构成。也称为“记录表”。就是正排索引产生的那张表。当然这部分可以没有。具体看自己的业务需求了。 下面是一个简单的倒排索引构建，只包含第一部分的。 倒排的优缺点和正排的优缺点整好相反。倒排在构建索引的时候较为耗时且维护成本较高，但是搜索耗时短。
全文检索工具
通过从互联网上提取的各个网站的信息（以网页文字为主）而建立的数据库中，检索与用户查询条件匹配的相关记录，然后按一定的排列顺序将结果返回给用户。 尤其是中文全文检索技术的研究始于1987年左右，已经有一些商品化的软件。Internet 的普及使得全文检索技术日益成熟起来，其应用已突破传统的情报部门和信息中心的局限性，使该技术的最广大用户变成互联网的用户和桌面用户，而不再仅局限于情报检索专家。 全文检索技术以各类数据如文本、声音、图像等为对象，提供按数据的内容而不是外在特征来进行的信息检索，其特点是能对海量的数据进行有效管理和快速检索。它是搜索引擎的核心技术，同时也是电子商务网站的支撑技术。全文检索技术可应用于企业信息网站、媒体网站、政府站点、商业网站、数字图书馆和搜索引擎中。我们知道，企业信息化是电子商务的基础，企业建立自己的商务站点，构建企业内部信息发布平台，并与其他网站间建立安全的信息发布通道和交换通道，建立电子商务的应用并以数据为中心建立应用平台等方面都离不开全文检索。该检索技术可跨越所有的数据源，支持多种数据和信息格式，对检索结果可按商业分类规则进行排列，也能满足用户特定的知识检索请求，将所有不同信息查询中的命中结果按相关性或分类排列，提供不同格式的信息浏览功能。 [1] 从搜索结果来源的角度，全文搜索工具又可细分为两种，一种是拥有自己的检索程序（Indexer），俗称“蜘蛛”（Spider）程序或“机器人”（Robot）程序，并自建网页数据库，搜索结果直接从自身的数据库中调用，如Google、Fast/AllThe Web、AltaVista、Inktomi、Teoma、WiseNut、百度等；另一种则是租用其他引擎的数据库，并按自定的格式排列搜索结果，如Lycos引擎。 “网络机器人”或“网络蜘蛛”是一种网络上的软件，它遍历Web空间，能够扫描一定IP地址范围内的网站，并沿着网络上的链接从一个网页到另一个网页，从一个网站到
信息检索与搜索引擎技术_实验3 倒排索引、正排索引
XXXX大学信息工程与自动化学院学生实验报告 课程名称：信息检索与搜索引擎技术 一、上机目的及内容 1.上机目的 熟悉索引的作用和重要性； 熟悉正排索引和倒排索引及其建立； 2.上机内容 对 Doc1:清华/大学/清华/主页 Doc2:世纪/清华 Doc3:北京/大学 建立正排索引和倒排索引 二、实验环境 Windows操作系统 PC机一台，MyEclipse 三、实验原理 将词项集合建立成为倒排索引的过程分为两个步骤:首先要将文本词项集合处理成正排索引,在建立正排索引的时候把词项列表的结构建立起来;然后再有正排索引建立成倒排索引. 正排索引的建立方法: 1.顺序扫描集合中的词项.
2.当遇到在文档中第一次出现的词项时,要更新词项表,如果词项列表中已近含有这个 词,则把改词的DF加1,否则添加这个词项,置DF为1. 3.然后处理词项,生成词项的出现记录信息,插入到对应词项的Hit List中。 正排索引建立完成之后，依照索引中的WordID 为单位，将DocID进行填充，然后按照WordID对所有单位进行从小到大的排序，就可以得到基本的倒排索引。要得到由WordID为键值的索引项，只需要再将WordID和DocID的存贮位置互换，并按照WordID进行归并即可。最后再将词项列表中的Pointer指针置为指向对应词项的索引项存储地址。这样得到的索引就可以用来进行检索了。 四、实验记录 package com.liu.suoyin; import java.util.*; public class Suoyin { public static void main(String[] args) { Zhengpai zp=suoyin(); daopai(zp); } public static Zhengpai suoyin(){ String[][] doc ={{"清华","大学","清华","主页"},{"世纪","清华"},{"北京","大学"}}; List 开放源代码的全文检索引擎 Lucene ――介绍、系统结构与源码实现分析 第一节全文检索系统与Lucene简介 一、什么是全文检索与全文检索系统？ 全文检索是指计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时，检索程序就根据事先建立的索引进行查找，并将查找的结果反馈给用户的检索方式。这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程。 全文检索的方法主要分为按字检索和按词检索两种。按字检索是指对于文章中的每一个字都建立索引，检索时将词分解为字的组合。对于各种不同的语言而言，字有不同的含义，比如英文中字与词实际上是合一的，而中文中字与词有很大分别。按词检索指对文章中的词，即语义单位建立索引，检索时按词检索，并且可以处理同义项等。英文等西方文字由于按照空白切分词，因此实现上与按字处理类似，添加同义处理也很容易。中文等东方文字则需要切分字词，以达到按词索引的目的，关于这方面的问题，是当前全文检索技术尤其是中文全文检索技术中的难点，在此不做详述。 全文检索系统是按照全文检索理论建立起来的用于提供全文检索服务的软件系统。一般来说，全文检索需要具备建立索引和提供查询的基本功能，此外现代的全文检索系统还需要具有方便的用户接口、面向WWW[1]的开发接口、二次应用开发接口等等。功能上，全文检索系统核心具有建立索引、处理查询返回结果集、增加索引、优化索引结构等等功能，外围则由各种不同应用具有的功能组成。结构上，全文检索系统核心具有索引引擎、查询引擎、文本分析引擎、对外接口等等，加上各种外围应用系统等等共同构成了全文检索系统。图1.1展示了上述全文检索系统的结构与功能。 计算机新技术论文 论文题目：搜索引擎索引技术 课程名称：计算机新技术 专业： 班级： 学号： 姓名： 搜索引擎索引技术 摘要:近期两类国内搜索引擎技术的研究状况:爬虫系统性能优化技术研究及高级文件搜索引擎核心技术研究。爬虫系统性能优化侧重于:对爬行方式的优化实现海量信息源的高效索引;对URL 数据库存取算法的优化提高用户检索的响应速度。高级文件搜索引擎研究是通过对字符串匹配的扩展、属性过滤的扩展、查询结果优化排序、输出结果的优化选择等7 种核心技术的有效结合,丰富了文件搜引擎的功能。 关键词：互联网搜索引擎爬虫技术检索技术 搜索引擎作为网络信息搜寻的工具,它以一定的策略在互联网中搜集、发现信息,对信息进行理解、提取、组织和处理,并为用户提供检索服务。早期的搜索引擎将互联网中的资源服务器做为搜索的目标,并将收集的数据按概念进行分类,用户从分类引导中索取所需的信息资源。随着网络资源成几何量级增长, 这种方式很快就被淘汰。1994年,Spider 程序被应用到索引程序中,Yahoo 、Google等相继出现,搜索引擎技术在应用和性能方面得到长足进步。但至今,功能再强大的搜索引擎都仍然存在信息丢失、招回率不高、精确率不高等问题。用户需要更快、更准、更方便、更有效的查询服务成为搜索引擎技术发展研究追求的目标。2003 年3 月“全国首届搜索引擎和网上信息挖掘学术研讨会”在北京大学举行,该会收录论文30篇,基本反映了当前国内研究状况及进展,本文将其中最具代表性的Igloo1. 2 版网络搜索引擎和天网FTP 搜索引擎关键技术的研究状况做一介绍。 现在的数据库通常只是将信息简单地数字化和有序化,无法根据各类读者的需要组合成特定的知识体系。怎样让读者在众多信息源中迅速、直接选中自己所要检索的相关信息,能不能将信息整理、筛选,划分成许多类别分明、有特色的“知识块”,以利于读者使用呢? 知识仓库的出现,为我们解决相关问题提供了有效的技术手段。20 世纪90 年代,西方管理学家提出了知识管理的概念,认为采用现代信息技术和手段将信息加工整理成为知识,并对这些知识按照某种知识结构进行有效的管理,形成具有规定使用功能的数据仓库,也就是知识仓库。数字图书馆应用系统是进行数字化建设及整合各类数字资源的基础平台,它支持对知识和数字资源的采集、加工、处理、存储、归档、组织、发布和利用等全过程。知识仓库是数字图书馆资源建设的核心内容之一。随着信息数字化进程的加快,图书馆的工作重心开始向数字信息的描述、管理和服务转移。利用现代信息技术将更多的特色资源和常用资源数字化,通过DC 元数据的应用,可以对知识资源实现横向和纵向整合,通过建立DC、MARC 等多种元数据的关联,并以XML 结构的RDF 资源描述体系封装整合多种元数据,实现对数字资源的综合整合,最终实现文本、图像、音频、视频等不同媒体,图书、期刊、会议录、学位论文等不同类型,书目、文摘、索引、引文、综述、评论、全文等不同级次资源的链接,建立起文献、机构、人 实验二文档的倒排索引算法实现 一、实验目的 倒排索引（Inverted Index）被用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射，是目前几乎所有支持全文索引的搜索引擎都需要依赖的一个数据结构。通过此次对倒排索引的编程实现，进一步了解MapReduce 程序在集群上的提交与执行过程，加深对MapReduce编程框架的理解。 二、实验平台 1）操作系统：Linux（实验室版本为Ubuntu17.04，集群环境为centos6.5）； 2）Hadoop 版本：2.9.0； 3）JDK 版本：1.8； 4）Java IDE：Eclipse 3.8。 三、实验内容 1）在本地编写程序和调试 在本地eclipse上编写带词频属性的对英文文档的文档倒排索引程序，要求程序能够实现对stop-words(包含如a,an,the,in,of等词)的去除，能够统计单词在每篇文档以及所有文档中出现的频率。自行准备文档数据和停词表，在伪分布式环境下完成程序的编写和调试。 2）在集群上提交作业并执行 集群的服务器地址为10.102.0.197，用户名和密码为自己的学号，用户hdfs目录为/user/用户名。集群上的实验文档存放目录为 hdfs://master:9000/txt_input/. 英文停词表文件存放目录为 hdfs://master:9000/stop_words/stop_words_eng.txt ，具体步骤如下： (1)使用scp InvertedIndex.jar 用户名@10.102.0.197:/home/用户名命令将本地程序提交到Hadoop集群，通过SSH远程登录到Hadoop集群，对集群上的实验数据进行处理； (2)使用hadoop jar命令在集群上运行Hadoop作业，并指定输出目录为output； (3)在浏览器中打开http://10.102.0.50070，可以查看集群的信息以及hdfs目录；在浏览器中打开http://10.102.0.197:8088，可以查看集群上作业的基本执行情况。 四、实验要求 实验结果的输出类似如下格式： tonight 开放源代码的全文检索引擎_Lucene
搜索引擎索引技术
实验二 文档的倒排索引算法实现