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基于Lucene的实验室采集数据搜索引擎系统的搭建

摘要第1-6页
Abstract第6-13页
第一章 绪论第13-17页
   ·研究背景第13页
   ·搜索引擎技术现状第13-14页
   ·未来搜索引擎的发展趋势第14-15页
   ·本文研究的意义第15-16页
   ·本章小节第16-17页
第二章 Apache Lucene检索框架分析研究第17-39页
   ·Lucene检索框架简介第18-19页
   ·Lucene检索框架分析第19-27页
     ·Lucene检索机制与数据库检索机制对比分析第19-20页
     ·Lucene检索框架结构剖析第20-22页
     ·Lucene核心模块分析第22-25页
     ·Lucene的文本分析过程第25-26页
     ·Lucene评分机制第26-27页
   ·Lucene检索框架研究第27-37页
     ·Lucene的索引结构第27-32页
     ·Lucene内部数据流第32-34页
     ·Lucene评分公式的数学推导第34-37页
   ·本章小结第37-39页
第三章 Apache Tika解析框架分析第39-47页
   ·Tika简介第39-43页
     ·Tika解析器接口第39-43页
   ·理解mimetype第43页
   ·提取文档的文本内容第43-44页
   ·语言识别第44-46页
     ·N-gram模型第44-45页
     ·Tika框架语言识别机制及中文识别的实现第45-46页
   ·本章小结第46-47页
第四章 MonsterSearch搜索引擎系统设计实现第47-71页
   ·系统结构设计第47-48页
   ·系统开发环境第48页
   ·系统索引与搜索过程分析实现第48-52页
     ·系统索引创建实现第49-50页
     ·系统数据检索实现第50-52页
   ·Lucene结合IKAnalyzer实现中文分词第52-55页
     ·IKAnalyzer分词器简析第52-53页
     ·系统中文分词实现第53-54页
     ·MonsterSearch搜索引擎系统分词效果示例第54-55页
   ·系统Parse模块的多线程实现第55-57页
     ·Lucene的并发、线程安全及锁机制第55-56页
     ·Parse模块的多线程实现第56-57页
   ·系统索引优化实现第57-58页
   ·使用Berkeley DB Java Edition存储索引文档信息第58-60页
     ·Berkeley DB Java Edition简介第58-59页
     ·使用Berkeley DB存储索引数据实现第59-60页
   ·系统搜索结果优化实现第60-61页
   ·系统搜索结果高亮显示过程分析与实现第61-65页
     ·高亮显示模块Highlighter分析第61-64页
     ·系统搜索结果高亮显示实现第64-65页
   ·系统内存管理方法与实现第65-67页
   ·系统索引数据备份方法与实现第67-69页
     ·创建索引备份第67-68页
     ·恢复索引第68-69页
     ·索引损坏原因分析第69页
   ·本章小结第69-71页
第五章 MonsterSearch搜索引擎系统运行及搜索质量评估第71-81页
   ·系统运行环境第71页
   ·系统Parse模块运行过程第71-75页
     ·Parse模块部署第71-72页
     ·教学资源创建索引过程第72-74页
     ·实验室采集数据创建索引过程第74-75页
   ·系统Search模块运行过程第75-79页
     ·Search模块部署第75页
     ·Search模块组合查询方式构建搜索过程第75-77页
     ·Search模块指定数值范围内搜索过程第77页
     ·Search模块通使用通配符构建查询搜索过程第77-78页
     ·Search模块模糊查询搜索过程第78-79页
   ·系统搜索质量评估第79-80页
   ·本章小结第80-81页
第六章 总结与展望第81-83页
   ·论文总结第81-82页
   ·展望第82-83页
参考文献第83-87页
附录第87-91页
致谢第91页

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