摘 要: | 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。
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