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  • 本资源详细的介绍如何利用各种检索系统做文件综述,值得掌握
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  • Django一个项目如何设置两套haystack全文检索系统 如果你想学习如何设置一个haystack全文检索,可以去百度,很多示例的。 我这里说的是,一个项目里面,想设置两套haystack全文检索系统如何设置。 在原有一个...

    如果你想学习如何设置一个haystack全文检索,可以去百度,很多示例的。
    我这里说的是,一个项目里面,想设置两套haystack全文检索系统,如何设置。
    在原有一个haystack全文检索的基础之上,看看,该复制的复制一下:
    原有的

    • search_indexes.py
    • whoosh_cn_backend.py
    • model_name_1_text.txt

    新建的

    • search_indexes.py
    • whoosh_cn_backend.py
    • model_name_2_text.txt

    照葫芦画瓢
    然后主要是设置里面,这几行代码,花了我半天时间,才鼓捣出来:

    HAYSTACK_CONNECTIONS = {
        'default': {
            'ENGINE': 'appname_1.whoosh_cn_backend.WhooshEngine',
            'PATH': os.path.join(BASE_DIR, 'whoosh_index_1'),
            'EXCLUDED_INDEXES':[ 'appname_2.search_indexes.PosterIndex' ]
        },
        'aaa': {
            'ENGINE': 'appname_2.whoosh_cn_backend.WhooshEngine',
            'PATH': os.path.join(BASE_DIR, 'whoosh_index_2'),
            'EXCLUDED_INDEXES':[ 'appname_1.search_indexes.ResumeIndex' ]
        },
    }
    

    然后是view.py里面调用

    from haystack.query import SearchQuerySet
    posters = SearchQuerySet().using("aaa").filter(text=keyword)
    # print(posters)
    

    在这个思路之上,可以实现一个项目 拖 n个 haystack全文检索系统
    如果我的文章,对你有一点点帮助的话,请帮忙在右边小心心那里点赞一下,码字不易,也是为了将来找工作好找一点,O(∩_∩)O谢谢

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  • <br />摘 要〕讨论了如何提高个人发表论文被三大检索系统收录的几率及如何提高团体单位在三大检索系统中的收录量问题。  〔关键词〕三大检索系统 收录刊源 科学引文索引 工程索引 科学技术会议录...

    摘 要〕讨论了如何提高个人发表论文被三大检索系统收录的几率及如何提高团体单位在三大检索系统中的收录量问题。

      〔关键词〕三大检索系统 收录刊源 科学引文索引 工程索引 科学技术会议录索引

    〔分类号〕G352.1 

    近年来,在对个人或单位科研水平、学术成就的评价指标中,个人或团体单位所发表论文在三大检索系统中的收录量被作为主要评价指标。那么何为三大检索系统?如何提高个人发表论文被三大检索系统收录的几率及团体单位在三大检索系统中的收录量?本文愿就此问题抛砖引玉。

    1 何为三大检索系统

      所谓三大检索系统是指《科学引文索引》(SCI)、《工程索引》(Ei)、《科学技术会议录》(ISTP)。

      《科学引文索引》(Science Citation Index—简称SCI)是由美国费城科学信息研究所负责编辑出版的科学技术方面的综合性检索工具。SCI收录的科技期刊主要来自美、英等40多个国家,同时还收录非期刊文献,如正式出版的会议录、论文集、专著、图书等。SCI收录的中国期刊很少,截止1997年共收录9种。它们是中国科学A辑、中国科学B辑、中国科学C辑、中国科学D辑、中国科学E辑、中国物理快报、理论物理通讯、中华医学杂志、中国药理学报。除中国药理学报是中文版外,其余都是英文版,由此也能看出SCI在语种上存在着严重的偏向性。

      《工程索引》(The Engineering Index-简称Ei)由美国工程信息公司负责编辑出版,它是工程技术方面的综合性检索工具。Ei收录了世界上50多个国家26种文字的科技文献,截止2000年收录中国期刊100余种。

      《科学技术会议录索引》(Index Scientific Technology Proceedings-简称ISTP)由美国科学信息研究所编辑出版。收录的会议论文涉及工程技术、应用科学、生命科学、临床医学、物理和化学、生物和环境科学等。

    2 如何才能被三大检索系统收录

    2.1 选题要好

      要选择一个好的课题,课题立项前要进行充分的调研,其中文献调研是十分重要的调研形式。在充分调研的基础上选择学科领域前沿课题。课题的规模不一定很大,但研究一定要深入,结果一定要深刻,要有独到的见解。

    2.2 论文质量要高

      有了高水平的研究成果后,要及时撰写论文。论文的论述方式、内容的取舍、学术思想的阐述、研究背景的介绍等要反复推敲、仔细斟酌,务必使论文在做到结构严谨、内容充实、论述完整、条理清晰的同时,还要篇幅短小精炼。文字与插图恰当配合。论文的体例格式要规范。标题、摘要、关键词、正文、参考文献五要素缺一不可。论文的标题应该清晰地描述文章论述的内容,切忌大而空;摘要要对文章的主题即研究对象及其所属领域、研究的理论或实验结果、结论以及其他一些有意义的观点给出清晰、明确、具体的概述,切忌言过其实、空洞无物;关键词要能反映论文的中心议题,尽量使用专指性高的学科术语;对于那些能够说明研究背景、在研究过程中对文章写作有过启发的文献,均应在参考文献中列出。

    2.3 论文应发表在Ei、SCI收录刊源上或重要的学术会议上

      当你已撰写出高质量的论文后,一定要将论文发表在Ei、SCI收录刊源上或由大的学术团体主办的会后出版会议录的重要学术会议上。目前国内Ei、SCI收录刊源多数已在封面上注明(有些期刊虽注明为Ei、SCI收录刊源,但收录量极小,甚至已多年未被收录),极少数未注明。而只有当你的论文发表在Ei、SCI收录刊源上,才有可能被Ei、SCI收录。但是,有一点要清楚,你的论文发表在Ei、SCI收录刊源上,并不意味着你的论文一定被Ei、SCI收录。因为刊物虽是Ei、SCI收录刊源,但Ei、SCI对其上的论文并不是整刊收录,而是有筛选的收录。所以,在标题、关键词、摘要的英译上一定要认真对待,否则也会造成高水平论文未被Ei、SCI收录(当某刊注明为Ei、SCI收录刊源,但其所刊载论文格式不规范,无英译标题、作者姓名、作者单位、关键词、摘要时,这种期刊目前是否仍是Ei、SCI收录刊源,值得进一步查核)。

    2.4 如何提高团体单位在三大检索系统中的收录量

      作为某一团体单位的员工,我们都希望本单位在其所在省乃至国内的排名的位次能不断提高。既然排名的位次主要依据团体单位产出的论文被三大检索系统收录的数量,那么我们就应努力提高团体单位在三大检索系统中的收录量。

      为此,作为某一团体单位的员工在发表论文时,团体单位名称的英译的表述要统一。在任何情况下都要坚持本团体单位的署名权,要有团体单位人意识。目前各团体单位在外读博士人员所发表论文,由于在读单位的要求,只能将团体著者署名为在读单位名称。这时尽管论文著者是某一团体单位的员工,尽管论文已被三大检索系统收录,但并不提高其所工作单位的收录量。如何处理这一问题,笔者认为一种办法是在署在读单位名称的同时亦署其工作单位的名称,如果此法在读单位不同意,你可增加一名对你的研究有过帮助的所在单位的人作为论文的合著者,使得论文的团体著者单位署名出现你所工作的团体单位名称。此外,各单位还可以引进一些高水平、论文产出量高的人才,通过他们的论文被三大检索系统收录,提高团体单位的排名位次。

      综上所述,为了提高个人发表论文被三大检索系统收录的几率,论文应发表在三大检索收录期刊源上或参加大型的学术会议;为了提高团体单位在三大检索系统中的收录量,团体单位的英译形式要统一。

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  • 全文检索场景在实际项目中,无界搜索具体查询某一个字段对于客户来说是不确定的,但是实际数据中需要检索的字段非常多。 在使用elasticsearch时遇见了这样的需求:es聚合指定字段时聚合的结果里面只显示聚合的字段。...

    全文检索场景在实际项目中,无界搜索具体查询某一个字段对于客户来说是不确定的,但是实际数据中需要检索的字段非常多。
    在使用elasticsearch时遇见了这样的需求:es聚合指定字段时聚合的结果里面只显示聚合的字段。但是在做报表时,我们发现一个问题:如果我们对员工进行聚合,但是我们还希望查看当前员工所在的班组,部门等信息。这时如果查询es两次,对于效率来说是不好的。
    这样,我们在设计的时候就需要将更多的字段合并成一个字段,这样查询的时候,开发人员只需要查询指定的那个字段就可以了,中间实现过程很简单,但是更多的会涉及到性能优化和分词优化。使用的步骤:

    1、创建mapping

    
     
    1. PUT my_index

    2. {

    3.   "mappings": {

    4.     "my_type": {

    5.       "properties": {

    6.         "first_name": {

    7.           "type": "keyword",

    8.           "copy_to": "full_name"

    9.         },

    10.         "last_name": {

    11.           "type": "keyword",

    12.           "copy_to": "full_name"

    13.         },

    14.         "full_name": {

    15.           "type": "text",

    16.           "fielddata": true

    17.         }

    18.       }

    19.     }

    20.   }

    21. }

    2、插入数据

    1. PUT my_index/my_type/1

    2. {

    3. "first_name": "John",

    4. "last_name": "Smith"

    5. }

    3、查询校验

    1. GET my_index/_search

    2. {

    3. "query": {

    4. "match": {

    5. "full_name": {

    6. "query": "John Smith",

    7. "operator": "and"

    8. }

    9. }

    10. }

    11. }

    4、结果展示

    1. {

    2. "took": 0,

    3. "timed_out": false,

    4. "_shards": {

    5. "total": 5,

    6. "successful": 5,

    7. "failed": 0

    8. },

    9. "hits": {

    10. "total": 1,

    11. "max_score": 0.51623213,

    12. "hits": [

    13. {

    14. "_index": "my_index",

    15. "_type": "my_type",

    16. "_id": "1",

    17. "_score": 0.51623213,

    18. "_source": {

    19. "first_name": "John",

    20. "last_name": "Smith"

    21. }

    22. }

    23. ]

    24. }

    25. }

    5、聚合查询校验

    1. {

    2. "query": {

    3. },"aggs": {

    4. "1": {

    5. "terms": {

    6. "field": "full_name",

    7. "size": 10

    8. }

    9. }

    10. }

    11. }

    6、查询结果

    1. {

    2. "took": 0,

    3. "timed_out": false,

    4. "_shards": {

    5. "total": 5,

    6. "successful": 5,

    7. "failed": 0

    8. },

    9. "hits": {

    10. "total": 1,

    11. "max_score": 1,

    12. "hits": [

    13. {

    14. "_index": "baobiaoceshi4",

    15. "_type": "my_type",

    16. "_id": "1",

    17. "_score": 1,

    18. "_source": {

    19. "first_name": "John",

    20. "last_name": "Smith"

    21. }

    22. }

    23. ]

    24. },

    25. "aggregations": {

    26. "1": {

    27. "doc_count_error_upper_bound": 0,

    28. "sum_other_doc_count": 0,

    29. "buckets": [

    30. {

    31. "key": "john",

    32. "doc_count": 1

    33. },

    34. {

    35. "key": "smith",

    36. "doc_count": 1

    37. }

    38. ]

    39. }

    40. }

    41. }

    注意有这几个问题:

    1、我们copy_to指向的字段字段类型要为:text

    2、text类型字段如果希望进行聚合,设置属性:"fielddata": true

    3、copy_to指向的字段不会在head插件查看时显示,但是能通过查询语句作为条件
    总结:通过这种方式对我们的结果进行聚合,能够满足一次查询聚合多个字段。

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