搜索引擎优化毕业论文(教学科研模块利用Tika解析框架提取非结构化数据文本内容与评分机制)

　　搜索引擎优化毕业论文(教学科研模块利用Tika解析框架提取非结构化数据文本内容与评分机制)

　　摘要： 随着教学科研信息系统的建立和发展，产生了大量的商业信息。数据库中存储的不仅有科研实验业务信息、*敏*感*词*等结构化信息，还有大量的实验室采集数据、教学科研资料等非结构化信息。其中一些信息可能存储在数据库中，而大量信息存储在文件服务器或内容管理服务器中。如何从实验室复杂的信息资源中调取教学和科研所需的各类资源，是信息管理面临的巨大挑战。本文主要研究文件服务器和内容管理服务器上大量非结构化数据如实验室采集数据以及教学科研资料的检索和访问。通过分析研究，提出构建基于Lucene检索框架的实验室采集数据搜索引擎系统——MonsterSearch搜索引擎系统。MonsterSearch搜索引擎系统由Parse模块和Search模块组成。Parse 模块使用 Tika 解析框架提取非结构化数据的文本内容和相关元数据，并使用 Lucene 检索框架进行索引操作，并将索引数据存储到 Berkeley DB 数据库中。Search模块基于Lucene检索框架实现搜索操作，并提供用户界面供用户检索和查询实验室中的各种信息资源。本文所做的工作如下：首先，本文对Lucene检索框架的检索机制、系统架构、框架核心模块、文本分析流程、数据流向、索引结构和评分机制等进行了深入的分析和研究。 ，并阐明了Lucene的内部调用。时序和处理逻辑，以及Lucene索引数据结构和索引段优化策略，对Lucene检索框架有全面的了解。Lucene检索框架的框架核心模块、文本分析流程、数据流向、索引结构和评分机制，阐明了Lucene的内部调用。时序和处理逻辑，以及Lucene索引数据结构和索引段优化策略，对Lucene检索框架有全面的了解。Lucene检索框架的框架核心模块、文本分析流程、数据流向、索引结构和评分机制，阐明了Lucene的内部调用。时序和处理逻辑，以及Lucene索引数据结构和索引段优化策略，对Lucene检索框架有全面的了解。

　　同时通过数学模型推导和验证了Lucene的核心评分公式，从根本上理解了Lucene的评分机制，为利用Lucene检索框架实现搜索引擎系统奠定了基础。其次，本文分析了用于解析和提取非结构化数据文本内容及相关元数据的Tika解析框架。然后介绍了Tika如何判断文档类型以及提取文档文本信息的方法。通过分析研究Tika的语言识别机制，建立NGP语言配置文件，解决中文支持问题。第三，根据需求分析代码实现​​MonsterSearch搜索引擎系统。系统实施过程中解决的关键问题包括：< @1.系统结合IKAnalyzer分析器实现对搜索词的精准切分，解决了Lucene内置分析器不支持中文的问题；2.系统采用多线程技术解析非结构化数据信息并创建索引，在充分利用CPU资源的同时提高索引创建速度；3.使用部分索引优化策略来优化索引；4.通过对系统运行特性和系统资源使用情况的分析，使用Berkeley DB存储索引数据，实现更高的数据读取效率；在充分考虑本领域对其他领域的重要性的同时；6. 系统利用Lucene检索框架强大的API，实现教学科研资料、实验采集数据等多种非结构化数据的构建。7.系统实现搜索结果高亮显示，为用户提供更好的体验；8.针对系统运维中需要注意的内存管理和索引备份问题提出解决方案。最后，系统编码完成后，在HP ProLiant DL380G7服务器上完成部署和运行，并对系统进行功能测试和搜索质量评估。结果表明，该系统满足设计要求，能够满足实验室用户的检索需求。数据等。7.系统实现搜索结果高亮显示，为用户提供更好的体验；8.针对系统运维中需要注意的内存管理和索引备份问题提出解决方案。最后，系统编码完成后，在HP ProLiant DL380G7服务器上完成部署和运行，并对系统进行功能测试和搜索质量评估。结果表明，该系统满足设计要求，能够满足实验室用户的检索需求。数据等。7.系统实现搜索结果高亮显示，为用户提供更好的体验；8.针对系统运维中需要注意的内存管理和索引备份问题提出解决方案。最后，系统编码完成后，在HP ProLiant DL380G7服务器上完成部署和运行，并对系统进行功能测试和搜索质量评估。结果表明，该系统满足设计要求，能够满足实验室用户的检索需求。系统编码完成后，在HP ProLiant DL380G7服务器上完成部署和运行，并对系统进行功能测试和搜索质量评估。结果表明，该系统满足设计要求，能够满足实验室用户的检索需求。系统编码完成后，在HP ProLiant DL380G7服务器上完成部署和运行，并对系统进行功能测试和搜索质量评估。结果表明，该系统满足设计要求，能够满足实验室用户的检索需求。