排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 0 毫秒
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为了改善常规存储方式模糊查询性能较低的问题,提出一种针对大文本文档数据的高效模糊查询方法。通过对文档建立倒排索引,将索引以及部分文档信息提取到内存中以降低磁盘输入和输出(Input/Output, I/O)。根据内存中的倒排索引和数据库中主键形成的映射查询数据,然后通过相关度算法对这些数据进行排序,并以字典树作为搜索提示,实现高效的全文检索。实验结果表明：与ElasticSearch使用相同词集时,随着测试数据量的变化,所设计的全文检索引擎的查询效率是ElasticSearch效率的80～1 200倍,其效率优势随着数据量增加呈现反比例关系变化,并且在17 919条文档数据下,其内存占用不超过2.5 GB,适合用于海量文档数据检索。 相似文献
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网络信息复杂繁多与日俱增,人们越来越重视对数据的研究,为了有针对性地检测提取数据,一种全新的搜索引擎技术应运而生,最大限度上解决了网络信息冗杂难辨的问题,使信息更加简洁、有针对性.与早期的搜索引擎原理类似,该文采取春雨医生及患者作为实验样本,通过医患聊天对话框比率、医生职称的加权、综合数据整理分析得出医生的综合素质水平... 相似文献
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