搜索引擎中索引表求交和提前停止技术优化研究
| 中文摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-24页 |
| 第一节 引言 | 第14-15页 |
| 第二节 搜索引擎简介 | 第15-19页 |
| ·搜索引擎体系结构 | 第15-18页 |
| ·搜索引擎的评价指标 | 第18-19页 |
| 第三节 研究内容和创新点 | 第19-21页 |
| 第四节 文章组织结构 | 第21-24页 |
| 第二章 背景知识和相关工作 | 第24-48页 |
| 第一节 倒排索引 | 第24-25页 |
| 第二节 搜索引擎查询处理 | 第25-28页 |
| ·查询处理流程 | 第25-27页 |
| ·查询处理模式 | 第27-28页 |
| 第三节 文档重新排序 | 第28页 |
| 第四节 索引表求交 | 第28-31页 |
| ·问题描述 | 第28-29页 |
| ·索引表求交串行算法 | 第29-30页 |
| ·索引表求交并行算法 | 第30-31页 |
| 第五节 索引压缩和解压缩 | 第31-33页 |
| ·问题描述 | 第31-32页 |
| ·压缩算法 | 第32页 |
| ·压缩算法的评价 | 第32-33页 |
| 第六节 排序函数 | 第33-37页 |
| ·词频分数（IR分数） | 第34-35页 |
| ·文档的静态排名分数（SR分数） | 第35-36页 |
| ·紧密度分数（TP分数） | 第36页 |
| ·总分 | 第36-37页 |
| ·TopK分数计算 | 第37页 |
| 第七节 提前停止技术 | 第37-40页 |
| ·问题定义 | 第37-38页 |
| ·现有提前停止技术介绍 | 第38-40页 |
| 第八节 图形显卡和CUDA计算平台 | 第40-46页 |
| ·使用图形显卡进行并行计算 | 第40-43页 |
| ·Nvidia图形显卡硬件体系 | 第43页 |
| ·使用CUDA对GPU进行编程 | 第43-46页 |
| ·GPU算法的算法复杂度 | 第46页 |
| 第九节 搜索引擎设计中的权衡 | 第46-47页 |
| 第十节 本章小结 | 第47-48页 |
| 第三章 索引表求交CPU算法的分析与优化 | 第48-82页 |
| 第一节 介绍 | 第48-49页 |
| 第二节 本章贡献 | 第49页 |
| 第三节 相关工作和背景知识 | 第49-51页 |
| ·文档重新排序 | 第49-50页 |
| ·现有计算机体系结构的延迟来源 | 第50-51页 |
| 第四节 求交算法 | 第51-55页 |
| ·按表求交算法 | 第51-52页 |
| ·按元素求交算法 | 第52-55页 |
| 第五节 搜索算法 | 第55-63页 |
| ·线性搜索 | 第55页 |
| ·二分搜索 | 第55页 |
| ·插值搜索 | 第55-56页 |
| ·倍增搜索和Golomb搜索 | 第56页 |
| ·均匀分段方法 | 第56-57页 |
| ·哈希分段方法 | 第57-62页 |
| ·求交算法分类方式的进一步讨论 | 第62-63页 |
| 第六节 压缩后的索引表求交 | 第63-64页 |
| 第七节 实验设置 | 第64-66页 |
| ·网页文档数据集 | 第64-65页 |
| ·查询集 | 第65页 |
| ·实验环境 | 第65-66页 |
| 第八节 实验结果 | 第66-79页 |
| ·SvS算法性能 | 第66-69页 |
| ·均匀分段方法和哈希分段方法的详细分析 | 第69-70页 |
| ·依据两表相对长度比的性能评价 | 第70-75页 |
| ·各种求交算法性能 | 第75-77页 |
| ·压缩索引的求交性能分析 | 第77-79页 |
| 第九节 总结和未来工作 | 第79-82页 |
| 第四章 利用GPU加速搜索引擎中的查询处理 | 第82-116页 |
| 第一节 介绍 | 第82-83页 |
| 第二节 研究动机和假设 | 第83-84页 |
| ·非交互查询 | 第83-84页 |
| ·假设和限制 | 第84页 |
| 第三节 本章贡献 | 第84-85页 |
| 第四节 查询处理模式 | 第85-86页 |
| ·异步模式 | 第85页 |
| ·同步模式 | 第85-86页 |
| 第五节 GPU单查询求交算法 | 第86-89页 |
| ·线程分配 | 第86-88页 |
| ·搜索 | 第88页 |
| ·扫描和收缩操作 | 第88页 |
| ·数据传输 | 第88-89页 |
| ·算法复杂度分析 | 第89页 |
| ·利用流提升吞吐率 | 第89页 |
| 第六节 GPU批次求交算法 | 第89-91页 |
| ·线程分配 | 第90页 |
| ·CPU预处理 | 第90-91页 |
| ·GPU处理 | 第91页 |
| 第七节 搜索算法 | 第91-100页 |
| ·二分搜索算法 | 第91-92页 |
| ·插值搜索算法 | 第92-93页 |
| ·线性回归搜索算法 | 第93-96页 |
| ·哈希分段算法 | 第96-97页 |
| ·Bloom Filter求交算法 | 第97-100页 |
| 第八节 分数计算和排序 | 第100-103页 |
| ·分数计算 | 第100-101页 |
| ·排序 | 第101-103页 |
| 第九节 实验设置 | 第103-105页 |
| ·数据集和查询集 | 第103-104页 |
| ·实验环境 | 第104-105页 |
| 第十节 实验结果 | 第105-114页 |
| ·单查询模式下的GPU求交算法的性能 | 第105-109页 |
| ·GPU批次算法性能 | 第109-111页 |
| ·运行分时间比例 | 第111-112页 |
| ·空间与时间的权衡 | 第112-113页 |
| ·加速比 | 第113页 |
| ·含有分数计算的查询处理的性能 | 第113-114页 |
| 第十一节 总结和未来工作 | 第114-116页 |
| 第五章 优化全局排名索引的提前停止效果 | 第116-140页 |
| 第一节 介绍 | 第116-118页 |
| 第二节 本章贡献 | 第118-119页 |
| ·本章采用的排序函数 | 第119页 |
| 第三节 问题分析 | 第119-126页 |
| ·理论分析 | 第119-124页 |
| ·模拟实验 | 第124-126页 |
| 第四节 方法 | 第126-130页 |
| ·UBIR和UBTF | 第127页 |
| ·创建新的索引 | 第127-128页 |
| ·查询处理策略 | 第128-130页 |
| 第五节 实验设置 | 第130-132页 |
| ·网页文档数据集 | 第130页 |
| ·查询集 | 第130-131页 |
| ·实验环境 | 第131页 |
| ·评价指标 | 第131-132页 |
| 第六节 实验结果 | 第132-137页 |
| ·总体性能比较 | 第132-133页 |
| ·各种索引结构的潜力 | 第133-134页 |
| ·不同参数的实验 | 第134-135页 |
| ·近似查询处理 | 第135-136页 |
| ·查询类别的分析 | 第136-137页 |
| ·使用哈希分段求交算法的查询处理性能分析 | 第137页 |
| 第七节 总结和未来工作 | 第137-140页 |
| 第六章 总结和未来工作 | 第140-144页 |
| 第一节 全文总结 | 第140-142页 |
| 第二节 未来工作展望 | 第142-144页 |
| 参考文献 | 第144-156页 |
| 致谢 | 第156-158页 |
| 个人简历 | 第158-161页 |
