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CMS中检索子系统的设计与实现

肖晨  
【摘要】: 内容管理的主要目的是把大量的信息资本演化为生产力,而高质量的内容管理系统就需要高质量的内容检索系统为它服务。本课题源于院自立项目“海量信息处理的理论与方法研究”,目的在于设计和实现一个灵活的、可扩展的内容检索子系统,方便多种检索技术的集成和扩展。同时针对结构化、半结构化和无结构化文本,实现一个全文检索子系统。 本课题选择向量空间模型作为检索子系统的理论模型,同时因为Lucene是优秀的实现向量空间模型的开源全文检索软件包,我们选择Lucene作为检索子系统的实现基础。向量空间模型将查询和文档切分为代表文档含义的语义单元——标引项,并通过标引项组织和检索索引。Lucene便是通过段、文档、域和项实现了高效的倒排索引结构。 针对基于内容的海量数据管理系统的要求,我们在Lucene的倒排索引数据结构之上,引入了散列结构,设计实现了基于散列表的Barrel_hash倒排索引。并利用散列表的一次定位技术,优化了原Lucene基于“比较”操作的词库查找方式。利用向量空间模型中权重和相似度计算算法,计算和排序查询结果。 通过实验表明,基于散列表的倒排索引结构在倒排索引更新和查询优化方面均有好的表现。


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