基于云计算的领域特定搜索引擎技术研究

目录1 引言 (1)1.1 云计算的概念 (1)1．1．1 云计算的特点 (2)1．1．2 云计算分类 (3)1.2 云计算发展现状 (4)1.3 云计算实现机制 (5)2 云计算主要应用 (6)2.1 亚马逊网站 (6)2.2 Salesforce (7)2.3 微软公司 (7)2.4 谷歌公司Google (7)2.4.1 Google云计算原理 (7)2.4.2 Google文件系统GFS (8)2.5 系统架构 (8)2.5.1 采用中心服务器模式 (9)2.5.2 不缓存数据 (10)2.5.3 在用户态下实现 (10)2.5.4 只提供专用接口 (10)3 云计算容错机制 (11)3.1 Master容错 (11)3.2 Chunk Server容错 (11)3.3 系统管理技术 (11)3.3.1 大规模集群安装技术 (12)3.3.2 故障检测技术 (12)3.3.3 节点动态加入技术 (12)3.3.4 节能技术 (12)3.4 并行数据处理MapReduce (12)3.4.1 产生背景 (12)3.4.2 编程模型 (13)3.4.3 实现机制 (14)4 IBM“蓝云”计算平台 (15)4.1 “蓝云”计算平台中的虚拟化技术 (16)4.2 “蓝云”计算平台中的存储体系结构 (16)4.3 Amazon的弹性计算云 (17)5 云计算发展趋势 (18)5.1 云计算的学术研究 (18)5.2 云计算系统的特征比较与未来的发展 (19)6 结束语 (19)参考文献 (21)致谢 (22)ABSTRACT (23)云计算关键技术研究沈立辉摘要：当今社会，PC依然是我们日常工作生活中的核心工具——我们用PC处理文档、存储资料，通过电子邮件或U盘与他人分享信息。

如果PC硬盘坏了，我们会因为资料丢失而束手无策。

而在“云计算”时代，“云”会替我们做存储和计算的工作。

“云”就是计算机群，每一群包括了几十万台、甚至上百万台计算机。

垂直搜索引擎的研究与实现的开题报告一、题目垂直搜索引擎的研究与实现二、背景与意义随着互联网的发展，人们获取信息的方式越来越多样化。

然而，在搜索结果中筛选出最有用的信息仍然是一个具有挑战性的问题。

目前的主流搜索引擎，如Google、Baidu等，虽然能够提供海量的搜索结果，但是由于信息质量不一，搜索结果往往缺乏准确性和专业性。

为了解决这个问题，垂直搜索引擎应运而生。

垂直搜索引擎是一种针对特定主题领域的搜索引擎，它通过对特定领域的深入了解，能够提供更准确、更专业的搜索结果。

垂直搜索引擎可以帮助用户快速准确地找到所需要的信息，提高信息获取效率和质量，为用户提供更好的搜索体验。

三、研究内容本课题旨在研究和实现一种基于垂直领域的搜索引擎，主要包括以下内容：1. 垂直搜索引擎的概念与特点2. 垂直领域的数据收集和整合技术3. 垂直搜索引擎的搜索算法与技术4. 垂直搜索引擎数据分析技术与用户反馈机制建立5. 垂直搜索引擎的用户体验设计和界面实现四、研究方法与实现过程本课题将采用以下方法进行研究和实现：1. 文献综述法：通过查阅关于垂直搜索引擎的相关文献和资料，全面了解垂直搜索引擎的概念、特点、技术和发展趋势。

2. 实证研究法：通过实例研究，验证垂直搜索引擎的搜索算法、数据收集和整合技术、用户反馈机制建立等方面的有效性和实用性。

3. 面向对象编程技术：采用面向对象编程技术，使用Python等编程语言进行垂直搜索引擎的开发和实现。

主要包括爬虫技术、数据存储和整合技术、全文检索技术、推荐系统技术等。

五、预期成果本课题的预期成果包括：1. 一份完整的垂直搜索引擎的需求分析报告2. 一份详细的垂直搜索引擎的设计文档，包括架构设计、技术实现方案等3. 一份完整的垂直搜索引擎的源代码和技术文档4. 一份详细的系统测试和实验结果报告六、可行性分析本课题的实现具有可行性和实用性。

首先，垂直搜索引擎具有较广泛的应用领域，如医疗、金融、教育等，有很大的市场潜力。

基于大数据的全网搜索引擎技术研究当今互联网的发展已经使得搜索引擎成为了人们获取信息的重要方式。

而随着互联网数据的爆炸式增长，如何有效地利用大数据技术，提高全网搜索引擎的效率和准确性，成为了一个备受关注的话题。

全网搜索引擎技术的发展历程全网搜索引擎技术的发展可以追溯到上世纪90年代中期。

当时，由于互联网商业气息越来越浓厚，一些公司开始向网上营销转移。

为了提高网站流量和网民的黏性，搜索引擎应运而生。

早期的搜索引擎使用的是关键词索引技术，即将关键词在文档中出现的频率和位置等因素进行分析，以计算出文档的相似度，从而获取相关的搜索结果。

由于该方法只能基于关键字进行搜索，难以准确地理解用户的搜索意图，因此其准确性和效率都比较低。

2000年以后，随着大数据时代的到来以及基于机器学习的新技术的出现，全网搜索引擎技术得到了飞速的发展。

基于机器学习的搜索引擎，可以对用户的搜索历史、地域位置、兴趣爱好等信息进行分析，进而更好地理解用户的意图，并呈现出更加准确的搜索结果。

基于大数据的全网搜索引擎技术的特点和应用基于大数据技术的全网搜索引擎，它的最大特点在于可以处理海量的搜索数据，并能够从这些海量数据中挖掘和发现其中的规律性和价值。

与传统的搜索引擎相比，大数据技术的搜索引擎具有以下突出的特点。

1. 更加准确的搜索结果基于大数据的全网搜索引擎，能够对用户的搜索历史、位置、兴趣爱好等信息进行分析，从而能够对用户的意图进行更加准确的识别。

例如，当用户在搜索一台电脑时，搜索引擎除了会查询相关的关键字外，还会通过分析用户的历史搜索记录和兴趣爱好等信息，推荐合适的品牌、价格和配置等信息。

2. 更加智能的搜索策略基于大数据技术的全网搜索引擎，利用机器学习、自然语言处理等智能算法，能够通过不断的学习和优化，不断提升搜索策略的智能性和效率。

例如，在用户搜索“火锅”时，搜索引擎能够自动推荐附近的火锅店，在用户搜索“外卖”时，则能够智能推荐餐饮类型和优惠活动。

垂直搜索引擎的研究与实现的开题报告一、研究背景目前，随着网络技术的不断发展和完善，网络服务已经成为人们获取信息的主要渠道之一。

搜索引擎作为网络信息检索的重要工具，已经成为人们获取信息的主要途径之一。

然而，在网络世界中，信息的数量非常庞大，搜索引擎难免会出现遗漏、信息质量低下等问题。

因此，如何提高搜索引擎的检索效率和精确度已经成为一个研究的焦点。

针对这一问题，垂直搜索引擎应运而生。

垂直搜索引擎是一种专注于某一特定领域的搜索引擎，其目的是提供更加精准、专业和高效的检索结果。

垂直搜索引擎的出现可以为用户解决信息检索效率低、搜索结果精准度差等问题，从而满足用户不同领域的诉求。

二、研究内容和目标本研究旨在设计和实现垂直搜索引擎，以实现信息的高效检索和精确输出。

具体研究内容如下：1. 针对特定领域的信息收集和处理。

本研究将选择一个特定的领域作为研究对象，并抓取相关的数据集，对数据进行分析和加工，以提高信息的质量和准确性。

2. 垂直搜索引擎的架构设计。

将基于已有的信息尝试建立搜索引擎的索引和查询系统，并开发相关的用户界面，以实现信息的高效检索和精确输出。

3. 优化垂直搜索引擎的性能。

本研究将结合特定领域的信息和已有的技术手段，对垂直搜索引擎的检索引擎策略、优化算法等进行优化，以提高搜索效率和结果的精准度。

通过本研究的实施，旨在实现基于特定领域的垂直搜索引擎，以提高信息检索效率和精确度，满足用户在特定领域的需求，达到提高网站用户体验和满意度的目的。

三、研究方法1. 数据收集与加工: 采用网络爬虫技术抓取相关数据集，并对数据进行筛选、清洗和存储，提高数据的质量和准确性。

2. 搜索引擎的设计和实现：基于新闻、论文、社区等网站，建立搜索引擎的索引和查询系统，并开发相关的用户界面和交互功能。

3. 优化算法的设计和实现：对搜索引擎的检索算法进行优化，提高搜索效率和结果精准度。

四、研究意义本研究的实施可以带来以下研究意义：1. 在研究过程中可以应用爬虫技术，掌握爬虫技术的相关方法和技巧，对于提高信息采集、数据清洗，以及实现相关应用系统有一定的参考意义。

云计算行业研究报告目录1.云计算的产生与发展 (4)1.1云计算由来 (4)1.2推动云计算发展的动因 (5)1.3云计算技术的发展现状 (7)1.4云计算产业的发展现状 (9)1.5日韩云计算的发展现状 (13)云计算基本概念和特点 (17)2.云计算的基本概念 (17)2.1狭义云计算 (18)2.2广义云计算 (18)3.云计算的特点 (21)3.1超大规模 (21)3.2虚拟化 (22)3.3高可靠性 (22)3.4通用性 (22)3.5高可扩展性 (22)3.6高度兼容性 (22)3.7按需服务 (23)3.8极其廉价 (23)4.云计算的发展趋势 (23)4.1基于跨行业的开放标准 (23)4.2公共服务平台的建设 (25)5.当前云计算的优势与局限性 (25)5.1云计算在终端用户领域的优势 (25)5.2云计算在企业运营中的优势 (28)5.3云计算和中小企业 (31)5.1云计算中值得关注的问题 (32)6.云计算的应用 (35)6.1云计算的应用形式与服务内容 (35)6.2云计算在存储领域的应用 (37)6.3云安全 (41)6.4云计算主要应用实例 (42)7.公共服务平台中的云计算 (44)7.1公共服务平台需要云计算 (44)7.2云计算公共服务平台对产业链的拉动作用 (48)7.3云计算在公共服务平台中的应用案例 (51)8.云计算时代的软件产业保护问题 (53)8.1云计算时代的产业冲击 (54)8.2国内软件产业面临巨大挑战 (55)8.3云计算时代知识产权信息化服务新机遇 (55)云计算的概念正在广为流行，正如Gartner公司的高级分析师Ben Pring评价道：“它正在成为一个大众化的词语。

”云计算集成了各类计算资源，并以服务的形式提供资源的使用和繁衍。

云计算同时是物联网、“感知中国”和“智慧地球”等前沿理念的技术支撑，代表了信息技术及其基础架构的发展方向，因此受到了社会各界的高度重视。

最有前途的软件开发技术——搜索引擎技术搜索引擎作为互联网发展中至关重要的一种应用，已经成为互联网各个领域的制高点，其重要性不言而喻。

搜索引擎领域也是互联网应用中不多见的以核心技术作为其命脉的领域，搜索引擎各个子系统是如何设计的？这成为广大技术人员和搜索引擎优化人员密切关注的内容。

随着互联网行业兴起，大数据时代的到来，搜索引擎开发成为一项极富含金量的工作，市场对搜索软件开发工程师的需求极其旺盛。

大型搜索门户需要大量专门的搜索软件开发人才，而众多中小型网站及企业也需要垂直搜索，网站搜索，全文检索，知识库系统等非结构化数据开发软件工程师在互联网上说门槛，就是比资源。

垂直搜索也是这样，能否提供全面权威的行业信息，能否拥有行业资源是垂直搜索引擎发展的门槛。

换句化说，垂直门户是垂直搜索血统最近的父亲。

作为房产行业的搜房网就是一个垂直门户，在房产领域没有谁比我们更清楚什么是垂直搜索了未来5年中，我们见到的最大变化将是人们使用电脑的方式将有所不同，移动电话将变成在互联网上寻找信息的最常见手段。

到那时，大多数问题都最好通过声音进行问答。

搜索引擎公司将成为日常生活中更不可或缺的部分，它们的影响力最终将对其他一些为创造或传播信息而存在的公司会产生极大的促进甚至替代性的作用。

网络时代的信息量每8个月翻一番，如今的网页以100亿来计算；网络搜索已成为仅次于电子邮件的第二大网络应用。

2005年中国互联网发展状况统计报告中也指出，用户在互联网上获取信息最常用的方法中，通过搜索引擎查找相关的网站占58.2%。

对于有效的搜索引擎技术的研究将具有巨大的学术及商业价值。

垂直搜索引擎是针对某一个行业的专业搜索引擎，是搜索引擎的细分和延伸，是对网页库中的某类专门的信息进行一次整合，定向分字段抽取出需要的数据进行处理后再以某种形式返回给用户。

垂直搜索是相对通用搜索引擎的信息量大、查询不准确、深度不够等提出来的新的搜索引擎服务模式，通过针对某一特定领域、某一特定人群或某一特定需求提供的有一定价值的信息和相关服务。

信息检索是一个涉及到多个领域的复杂问题，其应用领域非常广泛。

以下是一些信息检索应用领域的研究方向：
1. 互联网搜索引擎
-研究如何提高搜索引擎的检索效率、结果准确性和个性化推荐能力。

-开发新的算法和技术以应对互联网信息爆炸的挑战，包括大规模数据处理、分布式计算等。

2. 文本挖掘与信息抽取
-研究如何从大规模文本数据中自动抽取有用信息，包括实体识别、关系抽取、事件抽取等。

-开发文本分类、情感分析、主题模型等技术，用于对文本数据进行结构化和分析。

3. 社交媒体分析
-研究如何从社交媒体平台中获取有用信息，并进行情感分析、舆情监测等应用。

-开发面向社交媒体的信息检索和推荐系统，满足用户个性化需求。

4. 学术文献检索与知识图谱
-研究如何构建学术文献的知识图谱，实现学术文献的关联检索和智能推荐。

-开发面向学术界的文献检索工具，提升学术研究效率。

5. 专业领域的信息检索
-在医疗、金融、法律等专业领域，研究如何构建针对特定领域的信息检索系统和工具。

-开发面向专业领域的知识图谱、实体识别和智能问答系统，提供精准的信息检索和问题解答服务。

6. 多媒体信息检索
-研究如何从图片、视频、音频等多媒体数据中进行信息检索和内容识别。

-开发多媒体数据的相似性检索、标注和推荐系统，满足用户对多媒体信息的需求。

以上仅是信息检索应用领域的部分研究方向，随着人工智能、大数据和互联网技术的不断发展，信息检索的应用领域也在不断扩展和深化。

希望这些内容能够对你有所帮助。

网络空间搜索引擎的原理研究及安全应用【摘要】网络空间搜索引擎是一种用于在互联网上搜索和提取信息的工具。

本文通过对网络空间搜索引擎的定义、研究背景、研究意义进行介绍，探讨了网络空间搜索引擎的工作原理、分类、安全性分析、安全应用以及未来发展。

在强调了网络空间搜索引擎的重要性和发展趋势，同时提出了相应的安全性保障措施。

本文旨在为读者深入了解网络空间搜索引擎的原理及安全应用提供基础知识。

通过本文的阐述，读者可以对网络空间搜索引擎有更加全面的了解，能够更好地应用和保护网络空间搜索引擎。

【关键词】网络空间搜索引擎、工作原理、分类、安全性分析、安全应用、未来发展、重要性、发展趋势、安全性保障措施。

1. 引言1.1 网络空间搜索引擎的定义网络空间搜索引擎，通常简称为搜索引擎，是一种能够自动搜集、索引并展示互联网信息资源的工具。

其主要功能是根据用户输入的关键词，在网页、图片、视频等互联网资源中进行搜索，并返回相关的结果给用户。

通俗来讲，搜索引擎就是一个庞大的网上图书馆，用户可以通过输入关键词查找自己需要的信息。

网络空间搜索引擎的本质是一个信息检索系统，其基本原理是通过网络蜘蛛（又称网络爬虫）程序自动访问互联网上的网页，将网页内容下载到本地服务器进行处理和索引。

当用户输入查询请求时，搜索引擎会根据事先建立的索引库查找匹配的网页，并通过算法给出排名较高的搜索结果。

网络空间搜索引擎是互联网上最重要的工具之一，帮助用户快速准确地找到所需信息。

它的作用不仅在于提供便利的搜索服务，还扮演着信息筛选与过滤的重要角色，为用户提供了广阔的信息获取渠道。

网络空间搜索引擎的发展也给互联网发展带来了新的动力与机遇，推动着信息技术领域的迅速发展和进步。

1.2 研究背景网络空间搜索引擎的研究背景主要涉及到互联网技术的发展和用户信息需求的不断增长。

随着互联网的普及和应用，人们对信息的获取和利用需求也日益增加。

传统的搜索引擎虽然可以满足一部分用户信息检索的需求，但是随着互联网信息量的急剧增长，传统搜索引擎存在着信息检索效率低、搜索结果质量不高、检索范围有限等问题，无法很好地满足用户的需求。

借助机器学习的人肉搜索引擎的研究与开发随着互联网的发展，我们每天都会面临海量的信息。

在我们寻找特定信息时，人肉搜索引擎成为了一种非常有用的工具。

然而，仅仅依靠人工搜索很难高效地找到我们所需的信息。

因此，借助机器学习的人肉搜索引擎应运而生，旨在通过机器学习算法的帮助，更快速、准确地搜索到我们需要的信息。

1. 人肉搜索引擎的概念和背景人肉搜索引擎是指依赖网友提供的人肉搜索资源，通过人工搜索、互联网搜索技术以及社交网络等方式进行信息搜索。

传统的人肉搜索涉及到大量的人工工作量，效率低且容易出错。

因此，研究者们开始探索如何利用机器学习算法提高搜索的效率，准确性和便捷性。

2. 机器学习在人肉搜索引擎中的应用机器学习是一种通过计算机从大量数据中学习和发现规律的方法。

在人肉搜索引擎的研究与开发中，机器学习被广泛应用。

主要包括以下几个方面：2.1 数据挖掘通过机器学习算法，可以自动从大量的搜索结果中提取有价值的信息。

例如，通过分类算法可以将搜索结果根据相关性进行排序，并将最相关的结果展示给用户。

通过聚类算法可以归纳整理相关信息，提供多个方面的参考资料。

2.2 自然语言处理自然语言处理是指计算机理解和处理人类使用的自然语言的能力。

在人肉搜索引擎中，机器学习可用于自动解析和理解用户的搜索语句。

通过训练机器学习模型，可以精确理解用户的搜索意图，并返回相关的搜索结果。

例如，当用户搜索"最近有哪些电影上映"时，机器学习算法可以识别到关键词"电影上映"，并返回相关电影信息。

2.3 推荐系统推荐系统可以根据用户的历史搜索记录和行为，预测用户的偏好并作出相关推荐。

通过机器学习算法的训练，人肉搜索引擎可以根据用户的搜索历史和兴趣，提供个性化的搜索建议和相关资源推荐，提高搜索的精准性和准确性。

3. 机器学习算法与模型的选择在人肉搜索引擎的研究与开发中，选择合适的机器学习算法和模型非常重要。

以下是一些常见的机器学习算法与模型：3.1 决策树决策树是一种基于树状结构的分类算法，可以将数据根据特征进行划分，并生成一颗分类树。

垂直搜索引擎中的查询理解与结果排序技术研究一、引言随着互联网的快速发展，搜索引擎已成为人们获取信息的重要途径。

然而，传统的综合搜索引擎往往不能满足特定领域用户的需求，这就为垂直搜索引擎的兴起提供了机遇。

垂直搜索引擎专注于特定领域的搜索，通过对领域内网页内容的索引、查询理解以及结果排序等技术，能够高效地满足用户的需求。

本文将围绕垂直搜索引擎中的查询理解与结果排序技术展开研究。

二、查询理解技术1. 词义消歧词义消歧是指根据上下文语境来确定查询词的具体含义。

对于多义词，如“苹果”，在垂直搜索引擎中常常需要根据查询上下文进行消歧。

可以通过词语共现统计、词向量模型等方法来进行词义消歧，从而准确理解用户查询的意图。

2. 实体识别实体识别是垂直搜索引擎中的关键技术之一。

通过对查询词进行实体识别，可以确定用户查询的对象是人、地、物还是抽象概念，并根据不同的实体类型进行相应的搜索与结果展示。

实体识别可以通过命名实体识别算法、实体链接算法等来实现。

3. 关键词扩展关键词扩展是为了解决用户表达不准确或者过于简单的问题而使用的技术。

通过对用户的查询进行关键词扩展，可以提高搜索结果的覆盖率和准确性。

关键词扩展可以通过同义词词林、知识图谱等进行，从而丰富用户查询的语义表达。

三、结果排序技术1. 基于内容的排序基于内容的排序是指根据垂直搜索引擎中网页的内容信息来对搜索结果进行排序。

通常使用的方法有TF-IDF算法、PageRank 算法等。

TF-IDF算法通过计算一个词在文档中的重要性来进行排序，PageRank算法则通过计算网页之间的链接关系来确定网页的权威性。

2. 基于用户行为的排序基于用户行为的排序是指根据用户的点击、浏览行为来对搜索结果进行排序。

通过分析用户的点击、停留时间等数据，可以了解用户对搜索结果的偏好，从而更好地为用户提供个性化的排序结果。

常用的方法有点击率预测模型、协同过滤算法等。

3. 结果融合结果融合是指将不同来源的搜索结果进行整合和排序。

总第172期2008年第10期舰船电子工程Ship Electronic Enginee ring Vol.28No.1037　搜索引擎相关技术研究概述3辛玉玲(中国船舶重工集团公司第722研究所　武汉　430079)摘　要　主要介绍了搜索引擎的概念、分类和主要工作原理,并详细介绍了目前该领域所涉及的关键技术及相应的主要研究方向,最后指出了目前的搜索引擎存在的问题,并提出了一种改进的研究方向。

关键词　网络;搜索引擎;信息检索中图分类号　TP393St udy Su m mary on Search Engi ne a nd Its Related TechnologiesXin Yuli ng(The 722Resea rch Instit ute of CSIC ,Wuhan 430079)Abs tra ct In t his paper ,we fi rst illust rate t he ba sic concept ,catego ry and principle of the search engine ;also illust rate t he key technologie s of sear ch engine r elated in detail.The n point out t he problem existed at present ,a nd at la st a prospec t to the f ut ure study will be ma de.Ke y w ords ne twork ,search engine ,information retrieval Class N umber TP3931　引言随着互联网技术的飞速发展,网络信息呈爆炸式增长。

在信息量极大丰富的同时,对这些海量信息的组织、存储和挖掘研究却相对滞后。

网络用户面临着信息过载和资源迷向的问题。

基于云计算的智能图像识别与物品搜索技术研究智能图像识别与物品搜索技术的发展旨在提升现有的图像识别方法并进一步完善物品搜索准确性，使得用户能够更加便捷地获取所需信息。

云计算作为一种强大的计算资源平台，为智能图像识别与物品搜索技术的研究和应用提供了大量的计算、存储和数据资源，从而为其提供了更好的发展空间。

智能图像识别与物品搜索技术通过利用计算机视觉和机器学习等技术手段，对输入的图像进行解析和分析，并识别出图像中的物体或场景。

云计算在智能图像识别中的应用主要体现在两方面：一方面，云计算提供了强大的计算资源，在深度学习模型的训练和图像特征提取等方面起到重要作用；另一方面，云计算为智能图像识别应用提供了可扩展的存储资源，使得大量的图像数据能够被高效地存储和管理。

首先，云计算为智能图像识别技术提供了强大的计算能力。

深度学习模型是当前智能图像识别技术中最为重要的方法之一，其需要大量的计算资源进行模型的训练和调整。

云计算平台提供了高性能的计算服务器和分布式计算环境，能够满足深度模型训练的计算需求。

通过借助云计算平台，研究人员可以更加高效地进行深度学习模型的迭代优化，提升智能图像识别系统的准确性和鲁棒性。

其次，云计算为智能图像识别技术提供了可扩展的存储资源。

智能图像识别技术需要大量的图像数据作为训练和测试集，而这些数据通常需要在云端进行存储和管理。

云计算平台提供了高容量的分布式存储系统，能够满足对海量图像数据的高效存储和访问需求。

同时，云计算中的数据管理和备份机制能够保证图像数据的安全性和可靠性，使得智能图像识别技术能够更好地利用和管理大规模的图像数据。

在智能图像识别技术的基础上，物品搜索技术进一步提升了用户的检索体验。

物品搜索技术通过在图片中识别和提取物品的特征，然后通过与数据库或网络中的相似物品进行匹配，从而实现对物品的搜索和推荐。

云计算为物品搜索技术的研究和应用提供了良好的支持平台。

通过借助云计算平台，物品搜索技术可以将用户的搜索请求发送到云端进行处理，并在云端进行复杂计算和匹配算法。