【摘 要】
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随着Internet迅猛发展,搜索引擎已经成为人们进行信息获取必不可少的工具。检索技术作为搜索引擎的核心技术之一,对信息准确、快速地获取起到了至关重要的作用。本文在传统向
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随着Internet迅猛发展,搜索引擎已经成为人们进行信息获取必不可少的工具。检索技术作为搜索引擎的核心技术之一,对信息准确、快速地获取起到了至关重要的作用。本文在传统向量空间模型的基础上,提出了一种改进的向量空间模型,该模型充分考虑了文档结构对词的重要性的影响,利用该模型进行相似度计算时,避免了向量空间模型查全率和查准率不高的缺点。在检索模型和缓存技术研究基础上,设计并实现了一个高效的检索系统,该检索系统包括查询器和缓存机制两个部分:查询器实现了简单查询和复杂查询两种查询方式;缓存机制制定了基于LRU和LFU的两种基本缓存策略,并采用哈希表缓存查找算法提高缓存查找效率。实验结果表明本文设计的检索系统的检索性能和缓存性能,都达到了实用的水平。
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