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基于Lucene的校园网垂直搜索引擎的设计与实现
蓝永健
【期刊名称】《广东第二师范学院学报》
【年(卷),期】2009(029)003
【摘要】垂直搜索引擎是针对某一个特定行业的专业搜索引擎,是搜索引擎的细分和延伸,可以反馈给用户更准确和更专业的查询结果.在高校的校园网信息检索应用领域,实现了基于Lucene技术的中文校园网垂直搜索引擎,其可以为用户提供专业的信息检索服务.
【总页数】6页(P98-103)
【作者】蓝永健
【作者单位】广东教育学院,教务处,广东,广州,510303
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.3
【相关文献】
1.基于Lucene的校园网搜索引擎的设计与实现 [J], 吴建
2.基于 Lucene 的校园网智能搜索引擎的设计与实现 [J], 董李鹏;高东怀;张迎;靳豪杰;孟颖翔
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4.基于Lucene的垂直搜索引擎的设计与实现 [J], 姜元爽;谭培;刘馨元;吕加国
5.基于Lucene的垂直搜索引擎设计与实现 [J], 王飞红丁泽发;
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大学信息检索题库第一单元测试一单项选择题1.以下能力中不是信息能力的是（）[参考答案] 自控、独立和适应2.广义的信息检索包含两个过程（）[参考答案] 存储与检索3.为读者解答有关具体事件、人物的检索属于( )。
[参考答案] 事实检索4.有关的信息、知识、情报，以下看法正确的是（）。
[参考答案] 信息>知识>情报5.事实检索包含检索课题的( )等内容[参考答案] 背景知识、事件过程、人物机构6.（）决定着人们捕捉、判断和利用信息的自觉程度。
[参考答案] 信息意识7.（）是指人们有效获取信息、加工处理信息以及创造新信息的能力。
答案：信息能力8.文献只有经过（），才能进入检索系统供用户使用。
[参考答案] 标引9.利用文献后面所附的参考文献进行检索的方法称为( )[参考答案] 追溯法10.区别于一般期刊论文或者教科书，参考工具书的突出特点是( ) [参考答案] 知识高度浓缩11.在特定的时间内为了特定的目的而传递的有使用价值的信息可称之为（）情报12.查找（）属于文献检索问题，查找（）属于事实检索问题，查找（）属于数据检索问题[参考答案] 某课题相关的参考文献，某事件的来龙去脉，某统计数据13.你需要查找关于“数学和科学成绩中存在的性别差异”的期刊论文来写文章，下面哪一选项是开始检索的最有效方法？（）[参考答案] 使用一个研究性数据库14.（）在创新创业型人才能力体系中，是一项核心基础能力，它能促进人的终身学习能力、问题解决能力和知识创新能力的形成。
[参考答案] 信息素养15.人类从改造世界的实践中所获得的认识和经验总结可称为（）[参考答案] 知识16.狭义的信息检索是指（）。
[参考答案] 信息查找17.根据国家相关标准，文献的定义是指“记录有( )的一切载体”。
[参考答案] 知识18.关于终身学习，下列说法不正确的是（）。
[参考答案] 终身学习仅仅指毕业之后的学习。
19.文献是记录有知识的（）[参考答案] 载体20.为了避免在现实生活中上当受骗，（）至关重要。
现代电子技术Modern Electronics Technique2024年4月1日第47卷第7期Apr. 2024Vol. 47 No. 70 引 言岩石识别是地质调查的基础性工作。
在野外地质调查中，地质工作者会根据岩石的颜色、结构构造、矿物成分等辨识岩石的岩性。
随着计算机视觉和深度学习技术的飞速发展，岩石纹理图像的自动识别和分类已经成为地质学中一个热门的研究方向。
近年来，许多国际和国内的研究团队都投入大量的精力进行此类研究，以期获得更高的识别精度和更稳健的分类效果[1]。
自AlexNet [2]在ImageNet [3]上取得重大突破后，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN ）[4]便一直引领着计算机视觉领域的研究。
随着深度学习的发展，各种卷积神经网络在岩石识别分类方面取得显著进展。
卷积运算可以有效地替代人工提取特征的方法，从而更准确地获取图像纹理与色彩中的岩石图像信息，精准识别岩石类型。
文献[5]基于Iception⁃v3深度卷积神经网基于Swin Transformer 的岩石岩性智能识别研究韩鑫豪1，2， 何月顺1， 陈 杰1，2， 熊凌龙1，2， 钟海龙1， 杜 萍1， 田 鸣3（1.东华理工大学 信息工程学院， 江西 南昌 330013；2.江西省放射性地学大数据技术工程实验室， 江西 南昌 330013；3.郑州市公安局网监支队， 河南 郑州 450000）摘 要： 常规卷积神经网络在识别纹理多变的岩石图像时，由于感受野和局部处理方式的局限性，识别精度不高，为解决上述问题，在复杂情况下准确识别岩石岩性，提高地质调查的效率，文中提出一种基于改进Swin Transformer 的岩石识别方法。
该方法增加了空间局部感知模块，并结合Transformer 的自注意力结构来增强对局部相关性的提取。
为增强泛化，模型中添加了Dropout 层，减少对单神经元的依赖。
《信息检索与利用》考试题型说明：一、判断题（1×10）二、单选题（1×20）客观题要涂答题卡。
三、填空题（2×5）四、简答题（12×3）五、实践题（12×2）信息检索与利用客观复习题一、判断题1.在构建关键词时，我们尽量不要用自然语言，而要从自然语言中提炼关键词。
（对）2.在信息检索时查询词表述准确是获得良好搜索结果的必要前提。
（对）3.目前的搜索引擎能很好的处理自然语言。
（错）4.用户可以通过Google图书搜索在线阅读任何一本搜索到的图书。
（错）5.二次检索是指在第一次检索结果不符合要求时，重新选择检索条件再次进行检索。
（错）6.解决读者需求的无限性和馆藏的有限性的矛盾，唯一有效的方法就是在图书馆间建立合作机制，实现资源共享。
（对）7.关键词语言的最大优点是能用计算机进行自动抽词标引，它适合于计算机自动编制各种类型的词索引。
（对）8.信息素养由信息意识、信息能力、信息道德三个方面内容构成，其中，信息道德是前提，信息能力是保证，信息意识是准则。
（错）9.搜索引擎与普通网站不同的是提供一个包含搜索框的页面，它不是一个WWW网站。
（错）10.用搜索引擎google检索专利和期刊的全文比用中国国家知识产权局专利数据库、《维普中文科技期刊数据库》等数据库的查全率和查准率都要高。
（错）11.GB/T 16159-1996，汉语拼音正词法基本规则［S］．北京：中国标准出版社，1996．该文献类型为标准文献。
（对）12.在搜索引擎中输入“项目管理”和输入““项目管理””检索结果是不一样的。
（对）13.在搜索引擎中常用的截词符是星号“*”，通常使用右截断。
如输入comput*，将检索出computer、computing、computerized等词汇。
（对）14.通用搜索引擎，如google、baidu、bing、yahoo，并不能囊括所有的网页。
（对）15.不同类型的搜索引擎对同一个主题进行搜索会得到不同的结果。
职业院校技能大赛地理空间信息采集与处理赛项资源转化与应用研究作者：周荣英范旭普荃李从德来源：《现代职业教育》2024年第22期［摘要］结合学校职业院校技能大赛地理空间信息采集与处理赛项资源转化与应用研究情况，分析赛项资源转化形式、应用情况和存在的问题，为今后职业院校技能大赛地理空间信息采集与处理赛项资源转化与应用研究提供一定的借鉴。
［关键词］职业院校技能大赛；地理空间信息采集与处理；资源转化；应用研究［中图分类号］ G717 ［文献标志码］ A ［文章编号］ 2096-0603（2024）22-0109-04一、引言职业院校技能大赛是我国职业教育的重大制度设计与创新，在服务“三教”改革、推动职业教育高质量发展方面发挥了重要作用，推动了产教融合、校企合作，促进了人才培养和产业发展的融合，增强了职业教育的影响力和吸引力。
测绘地理信息是典型的技术密集型和劳动密集型交融行业，自2008年起，在全国职业院校技能大赛设置测绘技能赛项，2018年更名为工程测量赛项，2023年更名为地理空间信息采集与处理赛项。
地理空间信息采集与处理赛事充分检验学生生产满足国家测绘产品规范要求的合格产品的能力，真实地检测学生掌握测绘理论知识和动手操作的能力。
16年的职业技能大赛历程，使地理空间信息采集与处理赛事成为各院校测绘地理信息类专业展现教学实力的“大舞台”，横向交流的“新阵地”，教学提升的“加油站”，向社会展示技能人才培养的“形象窗口”，引领了测绘地理信息类专业的教学改革方向。
我校自2015年起，承办过6次工程测量省赛，2次行业教育教学指导委员会主办的全国性测绘技能竞赛，承办2022年全国职业院校技能大赛工程测量赛项。
从2018年起连续6年，我校都是云南省职业院校技能大赛工程测量赛项一等奖获得者，获得全国职业院校技能大赛工程测量赛项一等奖1项、二等奖1项、三等奖2项。
多次承办或参与职业院校技能大赛，我校积累了丰富的测绘技能竞赛资源，为进一步加强技能大赛对职业教育教学改革与专业发展的引领作用，发挥大赛对高素质技术技能人才培养的促进作用，《2022年全国职业院校技能大赛制度资源转化工作办法》要求将职业院校技能大赛竞赛内容转化为教学资源，推动大赛成果在专业教学领域的推广和应用，为此，开展地理空间信息采集与处理赛项资源转化与应用研究的探索。
geosot 检索方法【原创版4篇】目录（篇1）1.引言2.Geosot 检索方法的定义和原理3.Geosot 检索方法的具体操作步骤4.Geosot 检索方法的应用案例5.Geosot 检索方法的优缺点分析6.结论正文（篇1）【引言】Geosot 检索方法是一种在地球科学领域中广泛应用的检索方法。
它能够帮助研究人员快速、准确地找到与地球科学相关的文献和资料。
本文将对 Geosot 检索方法进行详细介绍，包括其定义、原理、操作步骤、应用案例以及优缺点分析。
【定义和原理】Geosot 检索方法是一种基于关键词的地球科学文献检索方法。
它通过将检索词与地球科学领域的专业词汇进行匹配，从而找到相关的文献和资料。
Geosot 检索方法的原理是利用词汇表和逻辑运算符，将检索词组合成复杂的检索式，从而提高检索的准确性和效率。
【具体操作步骤】Geosot 检索方法的操作步骤如下：1.确定检索词：根据研究主题，选择合适的检索词。
检索词可以是关键词、主题词或作者姓名等。
2.构建检索式：利用逻辑运算符（如 AND、OR、NOT 等），将检索词组合成复杂的检索式。
3.选择检索数据库：根据研究主题，选择合适的地球科学文献数据库。
4.执行检索：将构建好的检索式输入数据库检索框，执行检索操作。
5.筛选结果：根据检索结果的相关性、权威性等因素，筛选出最有价值的文献和资料。
【应用案例】Geosot 检索方法在地球科学领域有广泛的应用，例如：1.在研究地震时，可以通过 Geosot 检索方法找到与地震相关的文献和资料，了解地震的成因、影响和预防措施等。
2.在研究矿产资源时，可以通过 Geosot 检索方法找到与矿产资源勘探、开发和利用相关的文献和资料，为矿产资源的合理开发提供理论支持。
【优缺点分析】Geosot 检索方法的优点包括：1.高效：通过逻辑运算符的组合，可以快速找到与研究主题相关的文献和资料。
2.准确：利用词汇表，可以提高检索的准确性，减少无关文献的出现。
DCWTechnology Analysis技术分析63数字通信世界2023.090 引言传统的无线通信基站选址与网络布局方式已越来越难以满足高效、科学、便捷的工作需要，GIS 技术以强大的地形分析、全局可视化以及空间分析能力赢得业内关注。
在无线通信基站选址时，利用GIS 技术可充分掌握基站的地理位置，以此开展网络优化，从而提高无线信息覆盖和传输的效率与质量。
1 基于GIS技术基站建设选址的网络优化基站选址的目的在于扩大无线基站覆盖范围，提高话务质量。
站址的优劣主要是由该站址的覆盖范围决定的[1]。
基于GIS 技术的二维电子地图、三维地形图的管理和空间分析能力，在移动通信网络上对地形条件、网络布局、居民小区分布等因素进行空间化处理，使用数字高程模型（DEM ）和三维地图可视化技术开展无线基站选址十分合适，可有效降低建设成本、提高网络收益。
1.1 基于DEM建模数字高程模型通过有限的地形高程数据实现对地面地形的数字化模拟（即地形表面形态的数字化表达）[2]，实质就是一个分片的曲面（平面）模型。
通常借助二维空间建模（如等高线地形图）来描述地形在三维空间的分布，函数形式：Z ＝a 0+a 1X +a 2Y +a 3XY +a 4X 2+a 5Y 2 +a 6X 3+a 7Y 3+a 8X Y 2+a 9X 2Y +a 10X 4+a 11Y 4+a 12X 3Y + a 13X 2Y 2+a 14XY 3+a 15X 5+a 16Y 5+…。
无线通信中，信号由基站发射，基站的信号受当前的地貌和建筑物影响，无线基站选址分析使用DEM 建模能准确模拟出平原、丘陵、山地、盆地等地形地貌，是至关重要的过程。
1.2 三维可视化1.2.1 电平可视化传统的方法中，无线覆盖是通过测量RSRP 以衡量网络的覆盖能力，人工持有移动端设备在基站附近进行实地人工测试，进行拉网/dt 测试，需要投入大量的人工成本和时间成本，且人工采集数据的效率低[3]。
Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用
基金项目：国家自然科学基金（NO.2011093051）；中国博士后科学基金 (NO.2011M501260)；湖北省自然科学基金 (NO.2010CDB04104 )
作者简介:张思发（1956—），男，湖北武汉人，教授，主要研究方向为地学数据处理、网络安全、网络数据库；马永格(1989—)，女，河北石家庄人，硕士研究生, 主要研究方向为地学数据处理、网络安全、网络数据库
面向地学信息领域垂直搜索引擎设计与实现
张思发，马永格 ZHANG Sifa, MA Yongge
中国地质大学 计算机学院 武汉 430074
Department of Computer Science,China University of Geosciences,Wuhan, 430074,China
Design and implementation of vertical search engine for field of geosciences
Abstract: Vertical search engines are the industrial division of comprehensive search engines, and in this paper, according to the
摘 要：
关键词：中图分类号：1引言
2008 业用户的需求[1] Nutch 是一个开源的、Java 实现的搜索引擎，它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。
本文根据地
图1系统结构图
网络出版时间：2012-07-05 15:38
网络出版地址：/kcms/detail/11.2127.TP.20120705.1538.006.html
2 Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用
2.1 中文分词
中文分词影响着搜索的效率和准确度，因此好的搜索引擎必须处理好中文分词。
Nutch 对英文的支持比较好，但是对中文默认采用单字分词，因而获得的结果是独立的单个中文字符，不是真正的词汇分隔。
从而导致索引膨胀比增大，检索的精度不高[2]，因此本文在Nutch 的基础上添加了“庖丁解牛”中文分词组件，使系统可以有效处理中文分词，提高系统的搜索性能。
“庖丁解牛”是目前评价比较高的一种开源中文分词组件，它分词速度快并且准确率高。
“庖丁解牛”采用基于不限制个数的词典文件对文章进行有效切分，能够将词汇分类定义，对未知词汇进行合理解释，减少歧义。
同时该算法采用面向对象设计，具有高效性（1秒可准确分词100万汉字）和高扩展性[3]。
(Vector Space Model)年代提出，是一个应用于资讯过滤，资讯撷取，索引以及评估相关性的代数模型，它的使用能够有效提高搜VSM 概念简单，把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，并且它以空间上的相似度表达语义的相似度，直观易懂。
文件被视为索引词(关键字)形成的多次元向量空间[4,5]
，索引词的集合为文件中至少出现过一次的词组。
在文本检索中，文档与查询词可以表示为以下向量空间模型：
d = (w1,d1,w2,d2,…,wt,dt)
Q = (w1,q1,w2,q2,…,wt,qt)
搜索时，输入的检索词q 会被转换成类似于文件的向量，这个模型假设，文件和搜寻词的相关程度，可以经由比较每个文件(向量)和检索词(向量)的夹角偏差程度而得知。
由此两个文档间的相关度为：
()()()
()()⎟⎠⎞⎜⎝⎛⎟⎠⎞⎜⎝⎛×==∑∑∑===j n
k k n k i k
n
k j
k
i
k
j i d w d w d w d w d d Sim
12
1
21
cos ,θ (1)
而对应检索词Q 与文档集中文档d 的相关度为:
()()()⎟⎠
⎞⎜⎝⎛⎟⎠⎞⎜⎝⎛×=
∑∑∑
===n k k n k k n
k k
k q d w q d w d Q Sim 1212
1
, (2)
2.2.2 主题词库
所示：
图3主题词管理
2.2.3 主题相关性判定
在系统实现中，为了提高系统的处理效率，首先批量下载网页，然后把保存在数据库中的主题词存放到内存中，最后根据主题词对下载的网页进行分析，保留与主题相关
3 张思法，马永格：面向地学信息领域垂直搜索引擎设计与实现 的网页，丢弃与主题无关的网页[6,7]。
其功能流程如图4所示：
（1）属性；
（2（3）设为Xi=l 网页分为⎠
⎝
=
=1
,t Bt
ij
Bt ij
W
其中：NBt,ij 为页面Di 中关键词Ki 在网页Bt 部分中出现的次数，WBt 为网页Bt 部分的权值(常数)。
（4）按照公式(2)计算出页面Di 的主题相关度Sim(D)。
（5）根据Sim(D)值的大小和阀值d 进行比较，如果Sim(D)大于等于d ，则表示页面与主题相关，保留到数据库中；否则判为不相关，丢弃该页面。
目前阀值d 设为70%。
2.3 页面排序
页面排序模块的作用是对检索出的网页按重要程度进行排序，把比较重要的网页排在前面，以便它们能够更容易地被用户查看到。
Google 使用PageRank 进行页面排序，但是PageRank 是一种“离线”(off-line) 的计算方式。
而且PageRank 的计算过程是一个迭代过程，需要较长的计
算时间，因此并不适合于网络爬虫的URL 调度。
针对这个问题，Abiteboul 于2003提出了一种基于OPIC (On-line Page
"cash"，在抓的网络爬虫在优先抓必w2=0.4。
提高了排序结果的 2G ，硬盘160G ，JDK1.6，；系统平台是5-1中Text 字字段部分为有意义
图5-1 添加前 图5-2 添加后
3.3 主题相关度测试
为了方便分析，本系统在测试时设定的搜索页面值比
4 Computer Engineering and Applications计算机工程与应用
较小，并且只设定了50和100两个值。
对获取的页面进行
主题相关度分析，得到与主题相关的页面数和与主题无关
的页面数，具体结果如表1所示：
表1 主题相关度分析
查找深度页面数主题相关查准率
1 50
39 78%
2 50
42 84%
3 50
38 76%
4 100
81 81%
5 100
86 86%
从表1中可以发现，本系统的查准率为80%左右，其
搜索效果比较好。
3.4 与通用搜索引擎的比较
在实际情况下很难计算一个垂直搜索引擎的查全率，
引擎
6-1
6-1 与通用搜索引擎查准率对比
三种搜索引擎对五个关键词搜索结果的时间对比如
图所示：
时间单位:秒
图6-2 与通用搜索引擎搜索时间对比
实验结果表明，面向地学信息领域的垂直搜索引擎具
有明显的主题倾向性，结果的查准率优于通用搜索引擎。
但是系统在搜索速度上远不如商业搜索引擎，这是因为
Nutch所采用的开发语言和其算法没有Google和搜狗等通
用搜索引擎高效以及实验系统本身的硬件条件限制。
4 结束语
本文设计和实现的面向地学信息领域垂直搜索引擎
是切实可行的，系统基本满足了对地学专题信搜索的需求。
该系统可以在一定程度上帮助地学专业人士实现对相关信
息的检索，对地学信息化发展有很大的帮助作用。
参考文献
[D].北京:北
分词算法[J].微
An
[M]．北
[D].。
