總結及下一階段工作計劃(編輯修改稿)
2025-01-19 18:11 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 eoff）模型，求解出最優(yōu)的信息查找表尺度v 基于最有查找表尺度建立高效的信息檢索和維護算法，證明并實現(xiàn)了無偏檢索（ unbiased searching）算法中的最優(yōu)效率?；谠獢?shù)據(jù)表示的信息網(wǎng)格v使用元數(shù)據(jù)表示（ metadata）實現(xiàn)信息網(wǎng)格底層架構v通過元數(shù)據(jù)的等價轉(zhuǎn)換完成分布信息檢索和信息集成v利用用戶反饋數(shù)據(jù)實現(xiàn)信息檢索優(yōu)化O(1)復雜度對等網(wǎng)絡路由算法v改善了傳統(tǒng)結構化對等網(wǎng)絡設計的節(jié)點鏈路關系，很大程度上降低了節(jié)點的聯(lián)接數(shù)v設計了 O(1)復雜度的路由算法。對照 HotOS IX中關于 O(1)復雜度討論的先驅(qū)性論文，本設計避免了超級節(jié)點（ supernode），實現(xiàn)了完全對等的拓撲結構。這樣同時解決了前文中超級節(jié)點帶寬開銷過大的問題高可靠的大規(guī)模分布系統(tǒng)廣播機制v實現(xiàn)了應用層（ application level）的廣播機制，建立了一個高可靠的分布式消息通知和廣播機制v對比 gossip算法，減少了消息冗余，提高了算法效率，其算法效率接近最優(yōu)生成樹的樹型廣播v對比樹型廣播，本算法保證了很高的可靠性以及負載均衡，其可靠性接近 gossip算法大綱v信息網(wǎng)格研究綜述v階段論文和科研成果v基于屬性的搜索引擎設計v信息網(wǎng)格設計基于屬性的搜索引擎設計v概述及與傳統(tǒng)文本搜索引擎的對比v基于屬性的搜索引擎設計v信息網(wǎng)格設計概述及與傳統(tǒng)文本搜索引擎的對比v應用背景：互聯(lián)網(wǎng)上巨大信息的獲取和檢索v傳統(tǒng)文本搜索引擎的實現(xiàn)方法? Html頁面文本的獲取（ Crawling）? 頁面解析和倒排索引建立（ Inverted Indexing）? 頁面聯(lián)接關系分析和評定（ Page Ranking）? 基于倒排索引的聯(lián)合查詢（ Searching and merging）傳統(tǒng)文本搜索引擎的優(yōu)勢和不足v 優(yōu)勢? 使用簡便，面向最終用戶? 只關心文本，具有通用性。同時鑒于目前 IR技術水平尚待發(fā)展，純文本搜索不啻為最直接的搜索引擎策略v 不足? 完全不考慮文本結構信息，限制了高級使用? 其通用性也是不足之處，無法對于專業(yè)應用提供有針對性的服務，不能實現(xiàn)在語義上的定域查詢，查詢精度差? 不包含屬性信息，不符合信息網(wǎng)格的需求，無法對應用程序?qū)崿F(xiàn)必需的支持基于屬性的半結構化信息搜索引擎v設計思想? 將信息（ html頁面， ftp文件， pdf文件 … ）看作是屬性的集合，而非傳統(tǒng)平面純文本的集合，亦即： Item = {key, valuei, i=1,…n}? 查詢請求可以詳細指定所查信息的屬性，提供key或者與 key相對應的屬性值，縮小查尋范圍，提高查詢精度? 屬性之間實現(xiàn)等效轉(zhuǎn)換? 這本質(zhì)上是利用（文本中）結構信息和語義信息概要設計v系統(tǒng)組成部分? 信息資源獲?。?Crawling）vCrawler and Crawler Scheduler? 半結構化和倒排索引建立vTemplatebased Analyzer and Invertedindex Builder? 語義相關分析及屬性表評定vSVD and Ranker? 基于屬性的查詢vPropertybased Query Engine
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