网站链接: 方帮信
当前位置: 首页 > 图片分享  > literature > optimization

Research and implementation of distributed intelligent search engine based on Elasticsearch

2021/6/11 9:03:40 人评论

With the rapid development of informatization in various industries, there are more and more data in various vertical fields today, and many of them are useless and do not require special processing. How to quickly and efficiently retrieve and intelli…

src=http___bigdataboutique.com_images_courses_elasticsearch-whitebg.png

With the rapid development of informatization in various industries, there are more and more data in various vertical fields today, and many of them are useless and do not require special processing. How to quickly and efficiently retrieve and intelligently dig out useful information from the massive data in the vertical field has become a major problem in the development of intelligent search engines. With the development of search engine technology, various search engine technologies have emerged, but most of the search engine technologies cannot perform effective retrieval and intelligent recommendation for special terms and special expressions in special fields, so traditional search Engine technology cannot meet the needs of the current industry, which promotes the development of distributed intelligent search engines. The distributed intelligent search engine not only performs adaptive processing according to the different vertical fields, but also can search for the existing massive data and dig out some information that users may be concerned about on the basis of improving retrieval accuracy and retrieval efficiency. Allow search engines to provide more friendly and intelligent interaction for users. Based on the in-depth study of Elasticsearch distributed search technology and vertical search technology, combined with the advantages of vertical field personalized dictionary construction technology and intelligent recommendation technology, this paper designs and implements a distributed intelligent search engine based on Elasticsearch. This paper proposes a new word discovery algorithm based on left and right recursion to realize the construction of a vertical field personalized dictionary. When data enters the search engine, new words will be automatically discovered and added to the corresponding vertical field personalized dictionary. At the same time, this article perfectly integrates the module into the Elasticsearch distributed search cluster, so that the search engine can automatically load and update the corresponding personalized dictionary according to the different vertical fields, making the search engine more efficient and accurate. On top of this, this article also designs and implements an intelligent recommendation module and integrates it into an intelligent distributed search engine, and proposes an improvement plan based on the Item-based collaborative filtering algorithm, which can improve the recommendation quality of the algorithm to a certain extent. Make search engines more perfect and smart. Finally, this article also introduces the construction process and related configuration optimization of the intelligent distributed search engine, and verifies the effectiveness and intelligence of the system through multiple experiments.


다양한 산업에서 정보화의 급속한 발전으로 오늘날 다양한 수직 분야에서 점점 더 많은 데이터가 있으며, 그중 많은 것들이 쓸모없고 특별한 처리가 필요하지 않습니다. 수직 분야의 방대한 데이터에서 유용한 정보를 빠르고 효율적으로 검색하고 지능적으로 발굴하는 방법은 지능형 검색 엔진 개발에있어 주요 문제가되었습니다. 검색 엔진 기술의 발달로 다양한 검색 엔진 기술이 등장하였으나, 대부분의 검색 엔진 기술은 특수한 분야의 특수 용어 및 특수 표현에 대한 효과적인 검색 및 지능적 추천을 수행하지 못하여 기존 검색 엔진 기술은 분산 된 지능형 검색 엔진의 개발을 촉진하는 현재 산업. 분산 형 지능형 검색 엔진은 다양한 수직 분야에 따라 적응 처리를 수행 할뿐만 아니라 기존의 방대한 데이터를 검색하고 검색 정확도 및 검색 효율성 향상을 기반으로 사용자가 관심을 가질만한 일부 정보를 발굴 할 수 있습니다. 사용자에게 더 친숙하고 지능적인 상호 작용을 제공합니다. Elasticsearch 분산 검색 기술과 수직 검색 기술에 대한 심층 연구를 바탕으로 수직 필드 맞춤 사전 구축 기술과 지능형 추천 기술의 장점을 결합하여 Elasticsearch 기반의 분산 지능형 검색 엔진을 설계하고 구현합니다. 본 논문에서는 수직 필드 개인화 사전의 구축을 실현하기 위해 좌우 재귀를 기반으로 한 새로운 단어 발견 알고리즘을 제안하며, 데이터가 검색 엔진에 입력되면 새로운 단어가 자동으로 발견되어 해당 수직 필드 개인 사전에 추가됩니다. 동시에이 기사는 모듈을 Elasticsearch 분산 검색 클러스터에 완벽하게 통합하여 검색 엔진이 다양한 수직 필드에 따라 해당 개인화 된 사전을 자동으로로드하고 업데이트하여 검색 엔진을보다 효율적이고 정확하게 만들 수 있도록합니다. 여기에 또한 지능형 추천 모듈을 설계 및 구현하여 지능형 분산 검색 엔진에 통합하고, 알고리즘의 추천 품질을 향상시킬 수있는 항목 기반 협업 필터링 알고리즘 기반 개선 방안을 제안한다. 검색 엔진을 더 완벽하고 스마트하게 만드세요. 마지막으로이 기사에서는 지능형 분산 검색 엔진의 구성 프로세스 및 관련 구성 최적화를 소개하고 여러 실험을 통해 시스템의 효율성과 지능을 확인합니다.


contact changyandou@126.com to get the article

上一篇:没有了

下一篇:没有了

相关图片

    暂无相关数据...

共有条评论 网友评论

验证码: 看不清楚?