基于Lucene的烟草行业智能搜索引擎设计与实现

为了设计与开发基于烟草行业的高效智能搜索引擎,论文分析了Lucene组织结构,包括建立索引,检索索引文件以及结果集排序的工作过程和原理,着重剖析的排序算法,并在原有排序算法基础上,采用改进的Page Rank算法改进了Lucene全文检索的排序结果。实验结果证明,改进后的排序算法提高了系统的结果精确度和速度,满足了项目的实际需求。     

烟草行业终端营销系统零售户分层抽样

首先介绍系统的介绍抽样调查的概念及几种经典的抽样方法,其次介绍适用于终端营销系统的抽样方法及误差分析,最后结合终端营销系统的终端资源这个模块分析此系统应用的抽样方法,重点分析终端营销系统是如何对全国500万零售户进行挑选抽样的,依据是什么。     

浅析垂直搜索引擎的应用

本文将首先从垂直搜索引擎的概念以及垂直搜索引擎与通用搜索引擎的对比方面进行入手分析,其次是针对垂直搜索引擎的工作原理进行分析研究,最后从垂直搜索引擎的发展前景进行阐述。随着搜索引擎技术发展的不断完善,相信垂直搜索引擎在未来的发展潜力会越来越大,并对整个搜索引擎行业起到积极的促进作用。     

Observer设计模式在手机导航软件中的应用

该文探讨了观察者（Observer）设计模式的概念及在手机导航软件中的应用。通过实例证明了该模式下导航软件的性能得到了进一步的提升,提供了实现手机导航的Java程序代码,并总结该模式在软件设计过程中的优点。     

浅谈PC和智能终端的Office互通——Openoffice.org

该文对Openoffice.org进行了概述,分析了Openoffice.org在office转换为html文档时的原理,实施了Windows以及Linux平台下的转换并在智能终端进行预览,总结了该方式进行转换的优缺点。     

Observer设计模式在手机导航软件中的应用

该文探讨了观察者(Observer)设计模式的概念及在手机导航软件中的应用。通过实例证明了该模式下导航软件的性能得到了进一步的提升,提供了实现手机导航的Java程序代码,并总结该模式在软件设计过程中的优点。     

物化查询表和多维群集在大数据查询中的应用

随着互联网与信息技术的发展,企业使用的数据库的数据量呈现了爆炸式的增长,大部分企业的数据都已进入海量的时代,如何对海量的数据进行查询优化越来越受到企业的重视。通过对烟草行业使用的数据库DB2进行分析,将物化查询表以及多维群集技术应用到企业数据库中,优化数据查询,提高企业的竞争力。     

烟草企业基于Hadoop的数据处理研究

Hadoop是一个开源分布式计算平台。具有高容错性,高伸缩性等优点,允许用户将Hadoop部署在低廉的PC上,充分利用集群的计算和存储能力,完成海量数据的处理。结合国内烟草企业面对不断剧增的业务数据,而现有的业务数据处理能力明显不足的现状,分析烟草企业构建Hadoop分布式数据处理平台的可行性,并详细介绍了Hadoop平台技术及其项目结构和体系结构。     

浅谈分析大数据的工具--MapReduce

从大数据的概念进行认知,阐述分析大数据的生态圈,着重分析MapReduce对于大数据的应用及其优缺点,展望大数据的未来发展,期待更好地利用大数据,是大数据最终的价值体现。     

基于本体的夹具设计知识表达

针对计算机辅助夹具设计领域存在的设计知识重用困难问题,提出了基于本体的知识表达方法,遵循CommonKADS构建知识模型的结构化方法,采用OWL来构建夹具设计知识本体,定义了该领域的基本概念,如装夹特征、元件、关系与约束等.在本体基础上,用SWRL来描述夹具设计规则,建立一个语义清晰的夹具设计知识库,分离了事实和推理.该本体采用了层次结构,便于扩充和修改,具有较强的推理能力.最后通过实例说明了该本体的应用.