基于Spark框架的图书馆文献信息检索方法

由于传统信息检索方法检索时间长，检索误差率高，研究基于Spark框架的图书馆文献信息检索方法。首先，预处理文献信息数据，结合信息相似度，提取特征数据集合中的敏感数据获得属性特征。其次，基于Spark框架批处理数据，训练待测样本进行目标跟踪，寻找最优解集。对信息的特征进行查询，提取其中的关键词并在已建立的文本索引结构上进行检索和融合，运用K-Means聚类方法对融合结果进行重新排序。采用布尔查询机制构造文献检索模型，将不同信息数据多重倒排文献进行索引从而完成信息检索。实验结果表明，运用该方法检索时间最短，误差率最低，完成图书馆文献信息检索方法的优化。