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  • 大学文献检索资料 DOC

    2009-11-28 10:35:24
    文献信息检索实际上包括文献的存储和文献的检索两个相互依存的过程。 二、信息检索的步骤: 1.分析研究课题: 2.选择检索工具: 3.确定检索途径:分类途径、主题途径、题名途径、著作途径、号码途径、其他途径。 ...
  • sql2005全文检索.doc

    2009-09-09 10:31:46
    它们无非是不断充斥设备和网络的比特而已,但是如何把数据挖掘出来提供给需要的人员,检索技术是其中非常有效的途径之一。  现基于微软平台,针对SQL Server 2005提供的全文检索技术进行介绍。与关系数据查询、多维...
  • 专业知识的认知模型强调了检索结构的作用,检索结构是在工作记忆中激活的信息块,并通过关联而链接到长期记忆中保存的更大的信息块。 GBY的证据证明了长期记忆,前瞻性记忆和认知控制的重要性,并表明专家认知在...
  • 基于内容的推荐引擎有两种实现途径,一种是根据条目的元数据(可以将元数据理解为属性),另一种是根据条目的文本描述信息。本系列中将先描述基于条目描述信息的全文检索实现方式,然后描述基于元数据的内容推荐引擎...

    基于内容的推荐引擎有两种实现途径,一种是根据条目的元数据(可以将元数据理解为属性),另一种是根据条目的文本描述信息。本系列中将先描述基于条目描述信息的全文检索实现方式,然后描述基于元数据的内容推荐引擎实现方式。

    对于基于条目文本描述信息的内容推荐引擎,目前有很多资料可以参考,基本步聚是先对文本内容进行分词,包括提取出单词、去掉常用词如的地得、加入同意词、对英语还有去掉复数形式和过去分词形式等;第二步是计算各个词在每篇文章中的出现频率,以及在所有文章中的出现频率,即TF/IDF;第三步计算文章向量;最后是利用自动聚类算法,对条目进行聚类,这样就可以实现向用户推荐同类产品的需求了。

    但是在这里有一个非常重要的问题没有解决,就是中文分词的问题,这些文章中绝大部分都是以英文为背景的,而英文分词方面,分出单词很简单,只需要空格作为分隔符就可以了,而中文中词与词之间没有空格,其次是英文中单复数、过去分词等比较多,需要还原成单数现在式,但是中文中这个问题基本不存在,再有就是英文需要在分词后识别长的词组,而中文这一步也不需进行。

    针对以上这些难题,在我的项目中,采用了MMSeg4j中文分词模块,这个项目集成了据说是搜狗输入法的10万多词库(大家知道中文分词的关键是中文词库)。

    另外,我还希望中文分词可以在全文检索引擎和全文内容推荐引擎共用,由于全文检索引擎采用了Apache Lucene 3.x版本,需要中文分词模块符合Lucene的体系架构,幸运的是MMSeg4j提供了Lucene所需的Tokenizer实现类,同时还需要重点解决如下问题:

    • 由于打开索引文件比较慢,所以整个程序共享一个indexer和searcher
    • 考虑到准实时性需求,采用了Lucene新版本中reopen机制,每次查询前读入索引增量
    • 采用Lucene默锁机制

    在项目中我定义了全文检索引擎类:

    public class FteEngine {

        public static void initFteEngine(String _indexPathname) {
            indexPathname = _indexPathname;
        }

        public static FteEngine getInstance() {                         // Singleton模式
            if (null == engine) {
                engine = new FteEngine();
            }
            return engine;
        }

        public IndexWriter getIndexWriter() {
            return writer;
        }

        public IndexSearcher getIndexSearcher() {
            try {
                IndexReader newReader = reader.reopen();      // 读入新增加的增量索引内容,满足实时索引需求
                if (!reader.equals(newReader)) {
                    reader.close();
                    reader = newReader;
                }
                searcher = new IndexSearcher(reader);
            } catch (CorruptIndexException e) { ....      

            } catch (IOException e) {....
            }
            return searcher;
        }

        public Analyzer getAnalyzer() {
            return analyzer;
        }

        public void stop() {
            try {
                if (searcher != null) {
                    searcher.close();
                }
                reader.close();
                writer.close();
                indexDir.close();
            } catch (IOException e) {....
            }
        }

        private FteEngine() {
            analyzer = new MMSegAnalyzer();                                                                               // 初始化中文分词模块,会读入中文字典
            IndexWriterConfig iwc = new IndexWriterConfig(Version.LUCENE_31, analyzer);
            iwc.setOpenMode(OpenMode.CREATE_OR_APPEND);
            try {
                indexDir = FSDirectory.open(new File(indexPathname));                   
                writer = new IndexWriter(indexDir, iwc);                                           // writer和reader整个程序共用
                reader = IndexReader.open(writer, true);
            } catch (CorruptIndexException e) {......
            } catch (LockObtainFailedException e) {......
            } catch (IOException e) {.....
            }
        }
        private static FteEngine engine = null;
        private static String indexPathname = null;
        private Directory indexDir = null;
        private IndexWriter writer = null;
        private IndexSearcher searcher = null;
        private Analyzer analyzer = null;
        private IndexReader reader = null;
    }

    具体中文分词可以使用如下代码:

    FteEngine fteEngine = FteEngine.getInstance();
            Analyzer analyzer = fteEngine.getAnalyzer();
            String text = "测试2011年如java有意见 分岐其中华人民共合国,oracle咬死猎人的狗!";
            TokenStream tokenStrm = analyzer.tokenStream("contents", new StringReader(text));
            OffsetAttribute offsetAttr = tokenStrm.getAttribute(OffsetAttribute.class);
            CharTermAttribute charTermAttr = tokenStrm.getAttribute(CharTermAttribute.class);
            String term = null;
            int i = 0;
            int len = 0;
            char[] charBuf = null;
            try {
                while (tokenStrm.incrementToken()) {
                    charBuf = charTermAttr.buffer();
                    for (i = (charBuf.length - 1); i >= 0; i--) {
                        if (charBuf[i] > 0) {
                            len = i + 1;
                            break;
                        }
                    }
                    //term = new String(charBuf, offsetAttr.startOffset(), offsetAttr.endOffset());
                    term = new String(charBuf, 0, offsetAttr.endOffset() - offsetAttr.startOffset());
                    System.out.println(term);   
                }
            } catch (IOException e) {
                // TODO Auto-generated catch block
                e.printStackTrace();
            }

    打印的内容如下:

    测试 2011 年 如 java 有 意见 分 岐 其中 华 人民 共 合 国 oracle 咬 死 猎人 的 狗

    当我们在缺省词库中加入单词:分岐 中华人民共合国后,那么分词结果可以变为:

    测试 2011 年 如 java 有 意见 分岐 其 中华人民共合国 oracle 咬 死 猎人 的 狗

    由此可见,可以通过完善中文词库,得到越来越好的中文分词效果。

    转载于:https://www.cnblogs.com/javatec/archive/2011/08/12/2152482.html

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  • 12、获取信息途径:用感官获取、调查研究、实践活动、文献检索、广播电视、浏览网络。 13、搜索引擎:按其其方式可分为全文搜索引擎和目录索引搜索引擎。 14、 WINRAR是常用的压缩软件之一。 15、网络通讯工具:...
  • 17 图书检索 提供按图书的编号、书名、责任者、出版社等途径检索 18 系统帐号管理 提供上级对下级的资料、密码管理, 19 个人资料密码管理 提供修改个人资料、密码的工具 2.4系统的非功能性需求 2.4.1用户界面需求...
  • 本文讲述了基于B/S模式的PHP技术和mysql数据库制作的咖啡网站,本网站不仅是咖啡和服务的推广,咖啡网站提供了多种检索途径,可以从分类、新品、特价等途径进行检索,快捷准确。与传统销售方式相比,在线销售能够提供...

    本文讲述了基于B/S模式的PHP技术和mysql数据库制作的咖啡网站,本网站不仅是咖啡和服务的推广,咖啡网站提供了多种检索途径,可以从分类、新品、特价等途径进行检索,快捷准确。与传统销售方式相比,在线销售能够提供海量咖啡信息。咖啡网站最突出的优点是:不再限制消费者的购买时段,扩大和巩固了客户群,

    网站主要分为前台和后台,后台管理模块实现了对整个网站的数据信息和基本信息进行管理,包括用户信息管理,会员信息管理,咖啡信息管理,咖啡类别管理,订单信息管理,留言信息管理,帮助信息管理等功能模块,管理员在后台实现对信息的添加,修改和删除的功能操作。

    PHP咖啡销售服务网站

    PHP咖啡销售服务网站

     

     PHP咖啡销售服务网站网站前台 

    (1)会员的注册与登录:提供注册界面和登录界面,没有注册的用户不能购买咖啡。

    (2)会员修改:会员可以修改自己的注册信息。

    (3)分类查看:普通用户可以按咖啡的分类来进行查看,点一下你感兴趣的类别有可以看到到这个类下所有的产品!这样可以快捷方便的查询。

    (4)咖啡展示:显示咖啡、新品上架、特价咖啡,并详细描述咖啡信息在咖啡详情页面,可以进行下单购物,如果会员没有登陆将不能进行购物,只有登陆才可以购物。

    (6)咖啡销售排行查看:这一栏列出了销售排行前五的咖啡,点击可以查看咖啡详情。

    (7)咖啡搜索:按咖啡的大类和关键词品搜索。

    (8)购物车管理:可以查看已放入购物车里的咖啡,对咖啡的数量进行修改,也可清空购物车,还可继续购物或去收银台结账。

      PHP咖啡销售服务网站网站后台

    (1)咖啡管理:提供咖啡信息查询,可以根据大类、小类或特价咖啡查询,并可添加或删除咖啡、类别的信息,可以设置咖啡的特价或修改特价,还可以修改类别的信息。

    (2)会员管理:可以查看会员的详细信息,也可删除会员信息,但为了保证会员信息不被任意修改,所以不提供会员的信息修改,如有必要,可以让会员在前台进行修改,而且后台还添加了一个会员查询功能,管理员可以快速的在后台查找到需要的会员信息。

    (3)后台管理员管理:可以查看、修改、删除管理员的信息,登录的管理员还可修改自己的登录密码。

    (4)订单管理:可以查看订单的详细信息,还可根据出货与否来分类查看,可以删除订单和进行出货处理,确认收货,交易成功等状态的处理。

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  • 搜索引擎

    2016-06-09 08:58:00
    1.概述 搜索引擎是指网络上专门...用户的查询途径主要包括自由词全文检索、主题词检索、分类检索及其它特殊信息检索。 2.分类 目前,网络上的搜索引擎可分为以下两大类: a 自由词或关键词检索搜索引擎。...

    1.概述

         搜索引擎是指网络上专门提供查询服务的一类网站,这些网站通过网络搜索软件或网站登录等方式,将网络上大量网站的页面收集到本地,经过加工处理而建库,从而能够对用户提出的各种查询作出响应,提供用户所需的信息。用户的查询途径主要包括自由词全文检索、主题词检索、分类检索及其它特殊信息的检索。

     

    2.分类

    目前,网络上的搜索引擎可分为以下两大类:

    a 自由词或关键词检索搜索引擎。

    b 分类搜索引擎。

    当然这两类搜索引擎的功能是互相借鉴和渗透的。

     

    3.检索功能

         除分类浏览或自由词检索外等基本功能外,提供各种检索功能扩展,如逻辑检索功能(支持AND、OR、NOT),其他逻辑检索功能(NEAR、PHRASE)和各种其它功能(如截词检索)等。在进行词的检索时,应具有以下功能。

    a  多个关键词之间只需用空格分开。

    b 没有空格切割的关键词相当于或者。

    c 在结果中再搜索。

    d 英文字母不区分大小写。

    e 网页查询时可以直接用网址进行查询。

    f 在对词的检索过程中,排除一些无关的信息,这样有助于搜索到更准确的内容,使搜索结果绝对忠实于用户的检索提问。

    g  在英文关键词搜索中,一些标点符号如“_”、“\”、“+”、“=”、“,”“'”也可作为短语连接符。

     

    4.搜索显示结果

         搜索引擎总是要将检索结果返回给用户,而结果显示的好坏直接影响到搜索引擎的使用效果。因此,结果显示的内容组织,如何排序,是否提供足够的相关信息(内码、文件大小、文件日期等),对用户对检索结果的判断具有很大的影响。

     

    5.页面组织

         大多数搜索引擎本身就是web站点,其页面组织就如同用户的使用界面一样,组织得好与坏直接影响到用户的使用效果。页面是否能根据用户需求定制也是页面组织的一个重要内容。

     

    6.搜索引擎的特点

        由于语言、文化上的差异,中文搜索引擎必然会与国外的搜索引擎有所有同,如果不首先认识到中文搜索引擎的特点,就不能正确地作出比较。

    (1) 内码处理

          在中文语言中,主要分为GB码与BIG5码字符集格式,为了在计算机中解决这个问题,需奥在搜索引擎内部将其统一在一个内码体系中(如UNICODE)或者是一个大字符集中(如GBK)等。

    (2) 分词处理

         英文单词的分隔相当清晰,用空格分隔。而中文的字词则不能简单地进行分隔,因此造成传统上就有不同的处理方法。一个是完全单汉字全文检索,即将文章中的每个汉字都做进索引,而将用户的检索提问根据单汉字匹配的原则去进行检索。此法虽然能够保证有很高的查全率,但却经常返回一些杂乱无章的检索结果。所以说,这是较容易造成答非所问的处理方法。除此以外的方法则是根据一定的原则和方法来对文章进行自动分词,然后按词建库,对用户的检索结果按词汇匹配来进行查询。通常情况下,这种处理方法较容易返回符合用户检索词概念意义的检索结果,但是分词技术的好坏直接影响到查全率。从目前中文搜索引擎实际情况来看,绝大多数的搜索引擎采用分词的处理方法,因为这样除了较准确之外还能提高整个系统的检索响应效率。

         中文分词的另一层意义是指的是,对于用户输入的查询语句进行自动分词,然后用分解后的词汇来进行检索,这种做法降低了用户在检索式组织上的工作量,提高了查全率和查准率。由于各搜索引擎在建库时是否分词及如何分词,这在检索界面上很难以作出判断。

    (3) 分类处理

        除了专门的分类搜索引擎(如Yahoo等)之外,大量的关键词搜索引擎也采用了以分类目录进行导览的方法。在中文分类搜索引擎中更为普遍。但是由于文化的差异,中文搜索引擎分类类目具有与国外搜索引擎分类类目不同的特点。因此,在处理中文词汇的分类时,需要更加完美的处理。

    转载于:https://www.cnblogs.com/zkn11199/p/5571952.html

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  • 基础数据文件 物料主文件 物料清单 工作中心数据 提前期 ...物料文件 物料编码 唯一标识一种物料的编码用于计算机识别和检索物料的首要途径一般1520位长 同设计管理有关的信息 图号或配方(原料成分)号物料名称重量体
  • 官网通过一个“通讯录”的demo来作为入门,这个demo可以从一个文件读写通讯录人员的联系信息包括人员的name、ID、email、手机号。 怎么来序列化和检索结构化数据呢?通常有以下几点来处理: 使用Java序列化,这...

    官网java文档地址:https://developers.google.com/protocol-buffers/docs/javatutorial

    概述

    本章主要根据官网学习向导初步了解protobuf的使用

    为什么要用protobuf

    官网通过一个“通讯录”的demo来作为入门,这个demo可以从一个文件读写通讯录人员的联系信息,包括人员的name、ID、email、手机号。

    怎么来序列化和检索结构化数据呢?通常有以下几点来处理:

    • 使用Java序列化,这是java内置的一种途径,但是这种途径有一些众所周知的问题(see Effective Java, by Josh Bloch pp. 213),同时由于Java序列化是内置的一种方案,当你需要和其他语音编写的程序传递数据的时候,它是没有办法做到的
    • 您可以自定义一种特别的方法来将数据编码为单个字符串——比如将4个int编码为“12:3:-23:67”。这是一种简单而灵活的方法,尽管它需要编写一次性的编码和解析代码,而且解析会带来少量的运行时开销。这种方法只适用于非常简单的数据编码。
    • 将数据序列化为XML,XML标记语言是人为可读的,很多的语言都是针对XML的类库,可以跨语言、跨平台传递数据,然而XML是出名的空间密集型,XML的编码/解码会给程序带来巨大的性能压力,它的DOM树通常也比一个类的字段复杂的多。

    protobuf是灵活的、高效的,是准确解决以上问题的自动化方案。在protobuf中,你需要编写一个.proto文件去描述你要存储的数据结构,根据这个描述文件,protobuf编译器可以创建一个类用于实现自动的编码和从一个有效的二进制数据中解析出protobuf数据。所生成的类为字段组成提供getter和setter方法,作为组成protobuf读和写的单元。更重要的是,当随着时间的推移,protocbuf format支持读取旧的格式编码的数据,换句话说就是支持向前兼容旧代码。

    定义protobuf格式

    在创建“通讯录”应用之前,需要从创建.proto文件开始。定义.proto文件很简单:为要序列化的每个数据结构添加条message,然后为message中的每个字段指定一个名称和类型。

    syntax = "proto2";
    
    package tutorial;
    
    option java_package = "com.example.tutorial";
    option java_outer_classname = "AddressBookProtos";
    
    message Person {
      required string name = 1;
      required int32 id = 2;
      optional string email = 3;
    
      enum PhoneType {
        MOBILE = 0;
        HOME = 1;
        WORK = 2;
      }
    
      message PhoneNumber {
        required string number = 1;
        optional PhoneType type = 2 [default = HOME];
      }
    
      repeated PhoneNumber phones = 4;
    }
    
    message AddressBook {
      repeated Person people = 1;
    }
    syntax = "proto2"指的是protobuf2的版本

    .proto文件以一个包的声明开始(package tutorial;),这有助于防止不同项目之间的命名冲突。在生成Java代码过程中,(package)通常指的是Java package,除非您已经显式地声明了了(java_package),就像我们在这里所做的那样(package tutorial;)。即使您确实提供了(option java_package = "com.example.tutorial";),您也应该定义一个(package tutorial;),以避免protobuf命名空间和非java语言中的名称冲突。

    说人话:如果没有显式地定义(java_package),那生成java代码的包名就是(package)所定义的路径,如果定义了(java_package),那就会按照(java_package)的路径来生成包名。但是(package)并不适合用来作为Java的包名,因为Java的包名一般都是 (com. | org. | cn.)

    针对于Java特性的声明:(java_package)和(java_outer_classname),用来定位和描述生成的类。(java_package)就不用多说了,(java_outer_classname)会用来作为类名,这个类将包括之后所定义的所有字段或者是类(比如之后定义的message Person、message AddressBook),如果没有显示的指定(java_outer_classname),那么将会根据.proto文件名用驼峰命名法来给生成的Java类命名,如:my_proto.proto生成的类名为MyProto。


    message 代表了字段的集合,字段的类型会有bool,int32,float,double,string,还可以通过其他的message类型作为字段进一步的定义message的结构,比如 message Person 包含了 message PhoneNumber ,类似于Java中自定义类型作为另一个类的字段,还可以定义枚举类型。


    “= 1”和“= 2”将作为字段在二进制中的一种标记,并不是赋值,1-15将比15以上的标记少一个字节,所以常用的必要字段(required 修饰)用1-15来标记,不怎么常用的非必要字段(optional 修饰)用15以上来标记,这相当于是一种优化,对于repeated 修饰的字段,相当于这个字段是个list集合,protobuf会将这种字段的标记重新编码,这时候用15以上来标记这种字段,优化的效果更好。


    • required修饰一个字段,那这个字段是必传的,否者message会被认为是没有初始化的,构建一个未初始化的message会抛出一个RuntimeException,解析一个未初始化的message会抛出一个IOExcption,除了这些,其他特性与optional修饰一样。
    • optional修饰一个字段,这个字段可以设置也可以不设置初始值,不设置初始值,会被初始化为默认值,数字类型默认值为0,字符串默认值为空字符串,bool类型默认值为false,对于嵌套的类型来说,如实例中的AddressBook ,默认值为这个message的“default instance”或者“prototype”,其内部的字段都是未被设定的,。对于简单类型来说,你可以提供你的默认值,类似于示例中的type字段,其类型为PhoneType ,默认值为HOME。如果调用访问器去获取没有被显示设定的required或者optional修饰的字段,总是返回这个字段的默认值。
    • repeated修饰一个字段,这字段就可以重复多次包括0次,重复值的顺序会被保存在protobuf中,相当于动态长度的数组,类似于Java ArryList。

    注意:

    required的使用要极其谨慎,如果开始定义了一个字段用required修饰,之后又想改为optional,旧的reader端会认为没有这个字段,认为是不兼容的,会拒绝接收并丢弃这个字段,Google自己的程序员都觉得使用required弊大于利

    完整的.proto编写指南在Language Guide(proto2)或者Language Guide(proto3),不要尝试在protobuf中使用继承,protobuf不存在这种特性。

    展开全文
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