海量图书检索信息的快速查询系统优化设计研究

以往依据关键词的检索方法,在对海量图书检索信息进行查询过程中,无法满足海量信息的大批量检索需求,存在查询效率低和误差高的缺陷。因此,设计基于分布式架构的海量图书检索信息的快速查询系统,系统中的各组件通过并行数据库和分布式存储实现交互。该系统的功能模块包括用户管理模块、数据抽取模块、索引创建模块、文本查询模块及索引检索模块。分析了系统各功能模块的设计和实现过程,这些功能模块共同对外提供图书信息的快速查询服务。实验结果表明,所设计系统可实现海量图书检索信息的快速、精确查询,并且具有较高的索引创建和索引检索性能。     

基于网格服务的数据库统一查询系统的设计与实现

首先介绍了数据网格研究现状和科学数据网格的项目背景,分析了科学数据网格环境下数据资源共享和统一查询的需求,然后设计了基于网格服务的科学数据库统一查询系统模型,并着重阐述了该系统模型中各个模块的详细设计内容,最后总结和评估了该系统。该系统现已经成功地应用于科学数据网格。     

面向主题的垂直搜索引擎系统的研究与实现

针对通用搜索引擎的信息量大、查询不准确、深度不够等问题,给出了面向主题的垂直搜索引擎的体系结构,设计了垂直搜索引擎系统的爬行策略,对系统核心信息采集模块运用了多线程技术及基于VSM的主题相关度判断算法进行主题网页爬行,并通过Lucene.Net的索引与检索技术建立系统的检索算法,实现了一个面向特定主题的垂直搜索引擎应用系统.实验测试结果表明,该系统具有较高的提取效率,其检索的准确率、召回率均大大高于通用搜索引擎,具有较好的实用价值和商业应用前景.     

光传输设备的自动化测试系统设计及应用

基于实验室自动化测试系统能有效搭建完整的控制体系,配合对应的测试模块,一定程度上提高系统用户管理的实效性.通过分析光模块的定义和参数,并从基础模块设计单元、测试模块设计单元以及数据查询系统设计单元等方面阐释了光传输设备自动化测试系统设计内容,最后对系统实现过程的具体应用予以讨论.     

基于多媒体技术的虚拟数据库资源重组系统设计

数据库资源重组是实现数据库内信息资源共享的重要途径之一,设计基于多媒体技术的虚拟数据库资源重组系统.将包括多媒体数据库、数据库引擎、用户界面以及三维模型的格式转换模块的多媒体技术的虚拟数据库应用在资源重组系统中.利用查询解析模块处理用户所提交的查询请求,查询分解模块依据不同数据源查询请求和局部模式建立子查询请求;利用查...     

基于Web的大型数据预览系统的设计与改进

由于传统的大型数据预览系统无法有效掌控复杂多变的大型数据,数据预览效果差。因此,提出基于Web的大型数据预览系统,该系统由大型数据预览模块、大型数据监管模块、统计报表模块和计算机组成。大型数据预览模块由浏览器、服务器和大型数据库组成,用户选择所需查询数据的标题后,浏览器会将该标题的指令传输给服务器,服务器根据指令进行大型数据的压缩处理,并反馈到浏览器中进行显示。大型数据监管模块可将大型数据预览模块中抽象的大型数据变换为直观图像进行调整,调整后的图像会被转换成大型数据格式并传输给统计报表模块,统计报表模块将整个系统的大型数据汇总成各类报表并显示在计算机上。系统的软件设计部分给出了大型数据节点分布的调节算法和流程,以保证Web大型数据预览系统的正常运行。实验结果表明所设计的系统具有较高的稳定性和准确性。     

大数据文本挖掘在广播电视中的应用与探索

本文在提出一种基于多种人工智能技术的媒体创新平台,详细讨论了广电大数据文本挖掘在传统广播电视领域中的应用与探索.提出了业界首个基于五大模块(依据工作流的处理方向,依次为互联网数据检测与收集模块、数据筛选与预处理模块、数据分析与特征提取模块、数据统计与分析模块、以及数据可视化模块)的广电大数据分析平台,并给出了技术框架设计与各模块的实现框图,给出了最终平台实现的数据可视化界面.     

大数据云清洗系统的设计与实现

数据清洗是大数据中一个重要的主题。本文基于Hadoop设计并实现了一个大数据的云清洗系统。通过Map-Reduce计算模型,该系统能够检测并修复数据质量方面的各类问题。该系统包含以下特征:(1)支持数据质量方面各类问题的清洗工作;(2)数据云清洗进度可视化以及参数设置;(3)友好的数据集输入接口以及清洗后的数据集输出接口。该大数据云清洗系统对文本数据和数据库数据均是一个有效且高效的数据清洗系统。     

一种基于增量归集的大数据量的数据查询方法

针对目前煤矿业务系统中,由于各种安全生产的相关数据过于庞大,导致在数据前端展示时导致系统的响应时间和性能以及用户的体验度较差的问题,本文设计了一种基于增量归集的大数据量的数据查询方法。该方法通过定期把数据增量归集到中间结果表中的方式,提高了大数据量查询的性能。应用结果表明,该系统的设计方式可提高数据处理速度,降低数据存储空间,为查询结果的展示提供了坚实的数据基础支撑。     

分布式检索中基于主题的语言模型集合选择策略

在分布式检索中,基于主题的语言模型集合选择方法首先引入Relevance Model计算用户查询和信息集合中文档的相似度,在此基础上通过文本聚类得到集合中文档的主题信息,加入语言模型计算得到各个信息集合的查询相关度排名,以此完成集合选择.实验表明,与ODRI、CRCS和基于传统语言模型的集合选择算法相比,该方法的检索效果得到了显著提高.