基于ElasticSearch的分布式搜索引擎,在大数据时代的背景下

　　基于ElasticSearch的分布式搜索引擎,在大数据时代的背景下

　　[摘要]：在当今大数据时代的背景下，随着各行各业信息化的飞速发展，各个垂直领域的信息数据都呈爆炸式增长。无论在工作还是生活中，人们已经习惯于依靠互联网来获取有效的信息。但是，大量数据很容易导致信息过载。如何快速有效地为用户获取有用信息已经成为搜索引擎面临的主要问题。针对传统搜索引擎业务可扩展性差，搜索效率和性能不佳的问题，提出了一种基于ElasticSearch的分布式搜索引擎，该引擎在提高检索效率和检索精度的基础上，对用户历史搜索记录进行分析和利用。 ，以便搜索引擎可以更智能，更友好地与用户互动。在对系统需求进行深入分析的基础上，系统主要分为离线数据处理过程和实时搜索显示过程。离线数据处理过程主要包括数据预处理，数据存储，索引更新和词典扩展等问题。实时搜索显示过程主要包括搜索词纠错，搜索词提示，搜索结果分类显示等问题。本文主要用于搜索引擎设计和实现的相关技术包括ElasticSearch框架，文本分词技术，消息队列，新词发现算法，排序算法，N-Gram语言模型和最短编辑距离算法。其中，本文使用N-Gram语言统计模型和最短编辑距离算法来实现搜索词的纠错功能； BM25算法用于对搜索结果进行排序，使搜索结果更符合用户的实际需求；使用基于统计的新单词发现。算法实现了词库的扩展，并通过定期分析用户的行为日志来发现新词，从而提高了分词的准确性。通过各种测试和分析，验证了该系统的实用性，有效性和实时性。通过词库的扩展，提高了分词的准确性，并对搜索结果进行了重新排序，以向用户返回更令人满意的结果，从而改善了用户体验，并增加了付费视频的点击率和营业额。目前，该系统已经通过测试并交付给用户，并得到了用户的积极反馈。搜索引擎系统没有重大异常。本文在视频领域设计并实现了一个基于ElasticSearch的分布式搜索引擎。首先，本文阐述了该项目的研究背景和意义，并分析了*敏*感*词*搜索引擎的研究现状。然后，本文介绍了系统实现中涉及的技术。其次，本文介绍了系统的功能和非功能。性要求，外形设计，详细的设计和实现，最后对系统进行测试并分析性能。