基于分布式计算的搜索引擎关键技术研究与实现
摘要 | 第1-4页 |
Abstract | 第4-8页 |
第一章 绪论 | 第8-12页 |
·研究背景 | 第8页 |
·搜索引擎的发展 | 第8-10页 |
·分布式搜索引擎研究现状 | 第10页 |
·本文研究内容及章节安排 | 第10-12页 |
第二章 分布式系统关键技术 | 第12-20页 |
·分布式文件系统(DFS) | 第12-14页 |
·关于 DFS | 第12-13页 |
·Google GFS | 第13-14页 |
·Hadoop HDFS | 第14页 |
·Map/Reduce 分布式计算模型 | 第14-16页 |
·关于 Map/Reduce | 第14-15页 |
·Map/Reduce 的原理及实现 | 第15-16页 |
·分布式结构化数据存储系统 | 第16-19页 |
·关于分布式结构化数据存储 | 第16-17页 |
·Google Bigtable | 第17-18页 |
·Hadoop Hbase | 第18-19页 |
·本章总结 | 第19-20页 |
第三章 分布式搜索引擎关键技术分析 | 第20-30页 |
·分布式爬虫技术 | 第20-23页 |
·网络爬虫概述 | 第20页 |
·网络爬虫工作原理 | 第20-22页 |
·分布式网络爬虫 | 第22-23页 |
·中文分词技术 | 第23-26页 |
·分词技术概述 | 第23页 |
·基于字符串匹配的分词方法 | 第23-24页 |
·基于统计的分词方法 | 第24-25页 |
·基于知识理解的分词方法 | 第25-26页 |
·倒排索引技术 | 第26-29页 |
·索引技术概述 | 第26页 |
·搜索引擎倒排索引原理 | 第26-27页 |
·Map/Reduce 构建倒排索引 | 第27-29页 |
·本章总结 | 第29-30页 |
第四章 算法改进及性能优化 | 第30-48页 |
·多线程事件异步响应模型原理及应用 | 第30-35页 |
·多线程编程模型 | 第30-31页 |
·多线程爬虫及模型改进 | 第31-32页 |
·多优先级多队列应用 | 第32-33页 |
·实验测试及结论 | 第33-35页 |
·布隆过滤器(Bloom Filter) | 第35-38页 |
·Bloom Filter 工作原理 | 第35-37页 |
·网络爬虫 Bloom Filter 应用 | 第37-38页 |
·三叉 Trie 树 | 第38-41页 |
·标准 Trie 树在分词算法上的应用 | 第38-39页 |
·三叉 Trie 树 | 第39-40页 |
·实验测试及结论 | 第40-41页 |
·多级缓存索引及其应用 | 第41-46页 |
·多级缓存索引技术 | 第41-44页 |
·关键词之间相关度计算 | 第44页 |
·缓存替换策略 | 第44-45页 |
·实验测试及结论 | 第45-46页 |
·本章总结 | 第46-48页 |
第五章 分布式搜索引擎设计与实现 | 第48-60页 |
·分布式搜索引擎总体设计 | 第48-53页 |
·系统总体结构 | 第48-49页 |
·网络爬行子系统设计 | 第49-51页 |
·索引子系统设计 | 第51-52页 |
·检索子系统设计 | 第52-53页 |
·分布式搜索引擎详细设计及实现 | 第53-59页 |
·Hadoop 分布式环境部署 | 第53-54页 |
·网络爬行子系统实现 | 第54-55页 |
·索引子系统实现 | 第55-57页 |
·检索子系统实现 | 第57-59页 |
·本章总结 | 第59-60页 |
第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
·工作总结 | 第60页 |
·展望 | 第60-62页 |
致谢 | 第62-64页 |
参考文献 | 第64-67页 |