数据结构与算法(18)：倒排索引

在建?立索引的过程中，词典结构也会相应地被构建出来。?比如在解析?一个新?文档的时候，对于某个在?文档中出现的单词T，?首先利利?用哈希函数获得其哈希值，之后根据哈希值对应的哈希表项读取其中保存的指针，就找到了了对应的冲突链表。如果冲突链表?里里已经存在这个单词，说明单词在之前解析的?文档?里里已经出现过。如果在冲突链表?里里没有发现这个单词，说明该单词是?首次碰到，则将其加?入冲突链表?里里。通过这种?方式，当?文档集合内所有?文档解析完毕时，相应的词典结构也就建?立起来了了。

在响应?用户查询请求时，其过程与建?立词典类似，不不同点在于即使词典?里里没出现过某个单词，也不不会添加到词典内。以图1-7为例例，假设?用户输?入的查询请求为单词3，对这个单词进?行行哈希，定位到哈希表内的2号槽，从其保留留的指针可以获得冲突链表，依次将单词3和冲突链表内的单词?比较，发现单词3在冲突链表内，于是找到这个单词，之后可以读出这个单词对应的倒排列列表来进?行行后续的?工作，如果没有找到这个单词，说明?文档集合内没有任何?文档包含单词，则搜索结果为空。

2.2 树形结构

B树（或者B+树）是另外?一种?高效查找结构，图1-8是?一个 B树结构示意图。B树与哈希?方式查找不不同，需要字典项能够按照?大?小排序（数字或者字符序），?而哈希?方式则?无须数据满?足此项要求。

B树形成了了层级查找结构，中间节点?用于指出?一定顺序范围的词典项?目存储在哪个?子树中，起到根据词典项?比较?大?小进?行行导航的作?用，最底层的叶?子节点存储单词的地址信息，根据这个地址就可以提取出单词字符串串。

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

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

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。

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 cixiang=new ArrayList(); List jilu=new ArrayList(); for(int i=0;i

搜索引擎索引技术

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

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 ;;. took ;;. tooth ;;. 五、实验报告

搜索引擎核心技术解密

搜索引擎核心技术解密 经过十几年的发展，搜索引擎已经成为互联网的重要入口之一，全球互联网上访问量最大的十个网站之一Twitter联合创始人埃文.威廉姆斯提出了“域名已死轮”：好记的域名不再重要，因为人们会通过搜索进入网站。搜索引擎的排名对于中小网站流量来说至关重要了，了解搜索引擎简单界面背后的技术原理其实对很多人都很重要 授课对象： 一、对搜索引擎核心算法有兴趣的技术人员 1、搜索引擎的整体框架是怎样的？包含哪些核心技术？ 2、网络爬虫的基本架构师什么？常见的爬取策略是什么？什么是暗网爬取？如何构建分布式爬虫？百度的阿拉丁计划是 3、什么是倒排索引？如何对倒排索引进行数据压缩？ 4、搜索引擎如何对搜索结果排序? 5、什么是向量空间模型？什么是概率模型？什么是BM25模型？什么是机器学习排序？它们之间有何异同？ 6、PageRank和HITS算法是什么关系？有何异同？SALSA算法是什么？Hilltop算法又是什么？各种链接分析算法之间是什么关系？ 7、如何识别搜索用户的真实搜索意图？用户搜索目的可以分为几类？什么是点击图？什么是查询会话？相关搜索是如何做到的？ 8、为什么要对网页进行去重处理？如何对网页进行去重？哪种算法效果较好？ 9、搜索引擎缓存有几级结构？核心策略是什么？ 10、什么是情境搜索？什么是社会化搜索？什么是实时搜索？ 二、对云计算与云存储有兴趣的技术人员 1、什么是CAP原理？什么是ACID原理？它们之间有什么异同？ 2、Google的整套云计算框架包含哪些技术？Hadoop系列和Google的云计算框架是什么关系？ 3、Google的三驾马车GFS、BigTable、MapReduce各自代表什么含义？是什么关系？ 4、Google的咖啡因系统的基本原理是什么？ 5、Google的Pregel计算模型和MapReduce计算模型有什么区别？ 6、Google的Megastore云存储系统和BigTable是什么关系？ 7、亚马逊公司的Dynamo系统是什么？

数据流上动态轮廓查询处理技术的研究

第３９卷　第１０期 ２０１６年１０月计 算 机 学 报ＣＨＩＮＥＳＥＪＯＵＲＮＡＬＯＦＣＯＭＰＵＴＥＲＳＶｏｌ．３９Ｎｏ．１０Ｏｃｔ．２０１６ 　 收稿日期：２０１５-０４-０７；在线出版日期：２０１５-１０-１３．本课题得到国家自然科学基金（６１１０００２２，６１４７２０６９） 、国家“八六三”高技术研究发展计划项目基金（２０１２ＡＡ０１１００４）、中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（Ｎ１３０４０４０１４）资助．白　梅，女，１９８６年生， 博士研究生，主要研究方向为流数据管理和不确定数据管理．Ｅ-ｍａｉｌ：ｂａｉｍｅｉ８６１２２１＠１６３．ｃｏｍ．信俊昌，男，１９７７年生， 博士，副教授，主要研究方向为分布式数据管理与传感数据集成．王国仁，男，１９６６年生，博士，教授，博士生导师，主要研究领域为数据库、大数据管理．王习特，男，１９８７年生，博士研究生，中国计算机学会（ＣＣＦ）会员，主要研究方向为大数据管理．数据流上动态轮廓查询处理技术的研究 白梅　信俊昌　王国仁　王习特 （东北大学信息科学与工程学院　沈阳　１１０００４） 摘　要　轮廓查询（Ｓｋｙｌｉｎｅ）是一种典型的多目标优化问题．动态轮廓查询（ＤｙｎａｍｉｃＳｋｙｌｉｎｅ） 是轮廓查询的一个重要变种，其目标是对于一个给定的查询点q ，返回在各维度上最接近q 的所有点．对比轮廓查询，动态轮廓查询根据 查询点q 的位置变动， 可以更加灵活地返回查询结果．文中关注数据流上动态轮廓查询处理，此问题在多目标决策方面具有非常重要的应用．为有效地解决该问题，首先提出了一种组合式索引结构来管理数据流上的点，该索引结 构包括两个部分： 对整体数据使用分层次划分结构进行维护；对子划分内部数据采用倒排索引结构进行维护．该组合式索引结构具有更新快、过滤性能高、适合任意数据分布等优点，可以提高动态轮廓的查询处理效率．然后，基于 该组合式索引结构，提出了基础的数据流上动态轮廓查询算法（ＢａｓｉｃＤｙｎａｍｉｃＳｋｙｌｉｎｅＱｕｅｒｙｏｖｅｒＤａｔａＳｔｒｅａｍ， ＢＤＳ２）．通过维护少量的数据，ＢＤＳ２可以快速地计算出数据流上的动态轮廓集合． 然而ＢＤＳ２在处理个别更新时，会有较大的时间延迟，为了更稳定地计算数据流上的动态轮廓，避免更新某些点时计算量急剧增加，进一步提出了改进的数据流上动态轮廓查询算法（ＩｍｐｒｏｖｅｄＤｙｎａｍｉｃＳｋｙｌｉｎｅＱｕｅｒｙｏｖｅｒＤａｔａＳｔｒｅａｍ，ＩＤＳ２）． 最后，通过一系列的实验验证了文中所提出算法的有效性． 关键词　数据流；动态轮廓；组合式索引；分层次划分；倒排索引 中图法分类号ＴＰ３９１ DOI 号１０．１１８９７／ＳＰ．Ｊ．１０１６．２０１６．０２００７ Research on D y namic Sk y line Q uer y Processin g over Data Streams ＢＡＩＭｅｉ　ＸＩＮＪｕｎ-Ｃｈａｎｇ　ＷＡＮＧＧｕｏ-Ｒｅｎ　ＷＡＮＧＸｉ-Ｔｅ （Colle g e o f In f ormation Ｓcience &Ｅn g ineerin g ，Northeastern Universit y ，Ｓhen y an g １１０００４） Abstract Ｓｋｙｌｉｎｅｑｕｅｒｙｉｓａｔｙｐｉｃａｌｍｕｌｉｔ-ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍ．ＤｙｎａｍｉｃＳｋｙｌｉｎｅｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｖａｒｉａｎｔｏｆｓｋｙｌｉｎｅｏｐｅｒａｔｏｒ．Ｇｉｖｅｎａｑｕｅｒｙｐｏｉｎｔq ，ｄｙｎａｍｉｃｓｋｙｌｉｎｅｑｕｅｒｙｃａｎｒｅｔｕｒｎｔｈｅｔｕｐｌｅｓｗｈｉｃｈａｒｅｃｌｏｓｅｔｏq ｉｎａｌｌｔｈｅｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓ．Ｃｏｍｐａｒｉｎｇｗｉｔｈｔｈｅｓｋｙｌｉｎｅｑｕｅｒｙ，ｄｙｎａｍｉｃｓｋｙｌｉｎｅｃａｎｒｅｔｕｒｎｔｈｅｒｅｓｕｌｔｆｌｅｘｉｂｌｙｂｙｃｈａｎｇｉｎｇｌｏｃａｔｉｏｎｓｏｆｔｈｅｑｕｅｒｙｐｏｉｎｔq ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｗｅｆｏｃｕｓｏｎｔｈｅｄｙｎａｍｉｃｓｋｙｌｉｎｅｑｕｅｒｙｐｒｏｂｌｅｍｏｖｅｒｔｈｅｄａｔａｓｔｒｅａｍ，ｗｈｉｃｈｐｌａｙｓａｖｅｒｙｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｏｌｅｉｎｔｈｅｍｕｌｔｉ-ｃｒｉｔｅｒｉａｄｅｃｉｓｉｏｎｍａｋｉｎｇ．Ｔｏｓｏｌｖｅｔｈｉｓｐｒｏｂｌｅｍｅｆｆｉｃｉｅｎｔｌｙ，ｆｉｒｓｔｌｙ，ｗｅｐｒｏｐｏｓｅａｃｏｍｂｉｎｅｄｉｎｄｅｘｓｔｒｕｃｔｕｒｅｔｏｍａｎａｇｅｔｈｅｄａｔａｉｎｔｈｅｄａｔａｓｔｒｅａｍ．Ｔｈｅｃｏｍｂｉｎｅｄｉｎｄｅｘｓｔｒｕｃｔｕｒｅｃｏｎｔａｉｎｓｔｗｏｐａｒｔｓ：ｔｈｅｗｈｏｌｅｄａｔａａｒｅｍａｎａｇｅｄｂｙａｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｄｉｖｉｓｉｏｎｓｔｒｕｃｔｕｒｅ；ｔｈｅｄａｔａｉｎｔｈｅｌｅａｆｄｉｖｉｓｉｏｎａｒｅｍａｎａｇｅｄｂｙａｎｉｎｖｅｒｔｅｄｉｎｄｅｘｓｔｒｕｃｔｕｒｅ．Ｔｈｉｓｃｏｍｂｉｎｅｄｉｎｄｅｘｓｔｒｕｃｔｕｒｅｈａｓｓｏｍｅａｄｖａｎｔａｇｅｓ，ｓｕｃｈａｓｂｅｕｐｄａｔｅｄｆａｓｔ，ｈａｖｅｈｉｇｈｆｉｌｔｅｒｉｎｇｃａｐａｃｉｔｙａｎｄｂｅｓｕｉｔａｂｌｅｆｏｒａｒｂｉｔｒａｒｙｄａｔａｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓ．Ｉｔｃａｎａｃｃｅｌｅｒａｔｅｔｈｅｓｐｅｅｄｏｆｕｐｄａｔｅｏｐｅｒａｔｉｏｎｏｖｅｒｔｈｅｄａｔａｓｔｒｅａｍａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｄｙｎａｍｉｃｓｋｙｌｉｎｅｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ，ｂａｓｅｄｏｎｔｈｉｓｃｏｍｂｉｎｅｄｉｎｄｅｘ，ｗｅｐｒｏｐｏｓｅ ｔｈｅｂａｓｉｃｄｙｎａｍｉｃｓｋｙｌｉｎｅｑｕｅｒｙａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｖｅｒｄａｔａｓｔｒｅａｍｓ（ＢＤＳ２ｆｏｒｓｈｏｒｔ） ，ｗｈｉｃｈｃａｎｑｕｉｃｋｌｙ万方数据

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__ __20 08090112_ _ _ _ … … … … … …… … … ……… （密 ） … … … … … … …… … … … …（ 封 ） … …… … … … …… … … …… （ 线 ） …… … …… …… … … … … …

基于HibernateSearch+Ajax全文检索中的索引策略 ** （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 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。

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____ ………………………………（密）………………………………（封）………………………………（线）………………………………

基于HibernateSearch+Ajax全文检索中的索引策略 ** （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。

搜索引擎算法详解

搜索引擎算法详解 一、搜索词处理 当搜索引擎接收到用户输入的关键词后，需要对关键词做相应处理，才能进入排名过程。处理包括这么几个方面： 1.中文分词与页面索引一样，关键词也需要进行中文分词，将查询字符串转换为以词为基础的关键词组合。原理和页面分词相同。 2.去停止词跟索引时一样，搜索引擎也需要把关键词中的停止词去掉，为了提高排名相关性及效率。 3.指令处理关键词完成分伺候，搜索引擎的默认处理方式是在关键词之间使用“与”逻辑。也就是说用户搜索“SEO博客”时，程序分词为“SEO”和“博客”两个词，搜索引擎排序时默认认为，用户寻找的是既包含“SEO”，也包含“博客”的也页面。那么只包含“SEO”不包含“博客”，或者只包含“博客”不包含“SEO”的页面，会被认为是不符合搜索条件的。当然，这只是一种简单的说法，其实内部处理还是相当复杂，实际上我们还是会看到只包含一部分关键词的搜索结果，这里与网站权重，还有页面内容等等有密切关联。 4.拼写错误矫正用户如果不小心输入的错误的拼写单词或者英文单词，搜索引擎会提示用户正确的单词。比如：用户输入“SEO技数”，搜索引擎将提示用户：您要找的是不是“SEO 技术”。 5.整合搜索触发有些关键词会触发整合搜索，比如明星姓名就经常触发图片和视频内容，当前的热门话题又容易触发资讯内容。什么词能够触发整合搜索，都是在关键词处理阶段进行处理。 二、文件匹配 关键词经过处理后，搜索引擎得到的是以词为基础的关键词集合。文件匹配阶段就是找出含有所有关键词的文件。在索引部分提到的倒排索引使得文件匹配能够快速完成，假设用户搜索“关键词A 关键词B”，排名程序只要在倒排索引中找到“关键词A”和“关键词B”这两个词，就能找到分别含有这两个词的所有页面。经过简单计算就能找出既包含“关键词A”，又包含“关键词B”的所有页面。比如：“关键词A”中有文件1、文件3、文件6，“关键词B”中有文件2、文件4、文件6，那么既包含“关键词A”又包含“关键词B”的页面就是文件6。 三、初始子集的选择 找到关键词匹配文件之后，还不能进行相关性计算，因为找到的文件会有几十万几百万，甚至上千万个。那么就需要对这些文件作相关性计算，这个时间还是比较长的。 实际上用户根本不需要知道所有的匹配页面，绝大部分用户只会查看前两页，也就是前20个结果。因此，搜索引擎也没必要计算那么多页面的相关性，只要计算最重要的一部分页面就可以了。经常使用搜索引擎的人都会注意到，搜索结果页面通常最多只显示100个。也就是1000个搜索结果。 所以，搜索引擎只需要计算前1000个结果的相关性，就能满足用户要求。 问题来了，那这么多相关性的文件，怎么才能知道哪1000个文件的相关性最高呢？所以用于最后相关性计算的初始页面子集起着相当重要的作用，现在就必须依靠其他特征而不仅仅是相关性，其中最主要的就是页面的权重。由于所有匹配文件都已经具备基本的相关性（都包含所查询的关键词），搜索引擎通常会用非相关性的页面特征挑选出一个初始子集。初始子集的数目是多少？几万个？或者更多，其实我们都不知道。不过可以肯定的是，当匹配页面数目巨大时，搜索引擎不会对这么多页面进行计算，而必须选出页面权重较高的一个子集，再对子集中的页面进行相关性计算。 四、相关性计算

倒排索引

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)。 Lucene倒排索引原理 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. 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，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

倒排索引技术在信息检索应用论文

倒排索引技术在信息检索中的应用摘要：本文对倒排索引技术进行研究和分析，采用改进的tfidf 权重计算公式，并在检索系统引入了分布式多线程技术、缓存cache 技术。实验表明，信息检索的准确性和检索速度有了很大的提高。 关键词：倒排索引；信息检索；分布式多线程 中图分类号：tp391.3 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 (2011) 22-0000-02 the application of inverted index in information retrieval liang yunjuan,zhang lijun (school of information engineering,henan institute of science and technology,xinxiang 453003,china） abstract:the paper gave research and analysis on the inverted index technology and adopted the improved tfidf weighting formula in order to improve the accuracy of retrieval explained;introduced a distributed multi-threading technology,cache technology in the retrieval system.experimental results show that,the information retrieval and the accuracy of retrieval speed has been greatly improved. keywords:inverted index;information searching technology; distributed multithreaded