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因此，论文选题具有重要的现实意义。本文基于Solr完成了全文搜索引擎的开发，通过更改Solr部分功能的默认实现和扩展Solr的接口，定制了企业的信息检索系统，并在该搜索系统的基础上开发企业应用的调用接口。
本文关键词：基于solr全文搜索引擎的研究与实现更多相关文章：搜索引擎全文搜索Solr【摘要】：目前市面上搜索引擎十分多,其拥有较高的技术门槛;现成的搜索引擎技术并不共享,这使得搜索引擎开发难度得到了进一步提升。目前Solr是开源的企业级搜索引擎服务器,其具备高效、等特点,其已经...
本文介绍了搜索引擎的基本原理，对搜索引擎的一些核心技术进行了介绍与深入的分析；介绍了Lucene搜索引擎工具包的架构及其基本使用；对基于开源搜索引擎包Lucene的搜索框架Solr进行架构、代码、配置等方面的研究；最后设计并实现了一个基于Solr1.3的简单可用的多库搜索引擎。整个设计过程…
基于Solr的搜索引擎核心技术研究与应用.【摘要】：随着网络信息式增长,在浩瀚的网络信息中找出需求的信息已成为用户面临的主要问题,通用搜索引擎就是在这一背景下如雨后春笋般涌现,Google和百度已成为通用搜索引擎的代表。.通用搜索引擎能够满足...
基于solr搜索引擎的在线问答搜索系统的设计与实现.陈芊芊.【摘要】：随着互联网的不断发展,互联网应用也越来越多,用户通过互联网可以获得更多的信息。.用户量和用户问题数量的不断增量,一方面用户搜索服务的效率和正确率得不到保障,这个极大的影响了...
JA拓展之Solr搜索引擎引言：最近工作需要涉及到solr搜索引擎的使用，因此也接着这个宝贵的机会，好好整理一下solr的知识点，在这里记录一下，方便以后好复习。1、Solr是什么？Solr是一个基于Lucene的Java搜索引擎服务器。Solr提供了层面搜索、命中醒目显示并且支持多种输出格式（包括…
solr搜索之入门及原理（一）【图文】，solr搜索技术系列文章：solr搜索之入门及原理（一）solr搜索之demo和集成IKAnalyzer（二）solr搜索之solrJ语法（三）solr搜索之mysql导入数据到solr（四）solr搜索之tomcat运行solr（五）1...
基于Solr的企业级搜索引擎的研究与实现.pdf随着计算机和网络的高速发展，企业内部的信息量也急剧膨胀，使得信息的搜索工作变得极为繁琐。如何在这些杂乱的信息中找出对企业有用的信息变得更为重要。而在这些信息中，结构化的数据信息所占的比例并不是很大，很多都分布在不同的地方，相互...
2.1.4Solr搜索引擎简介2.1.5Solr搜索引擎原理2.2个性化推荐算法2.2.1N-Gram模型2.2.2词向量生成方法2.2.3PageRank算法2.2.4LeaderRank算法2.2.5加权LeaderRank算法2.3本章小结第三章基于Doc2Vec和卷积神经
基于solr搜索引擎的问吧系统的设计与实现.pdf本文实现的问吧系统是一个集提问、回答、搜索为一体的玩家之间互动学习解决问题的系统。作为网络游戏运营公司，公司的客服系统每天通过电话、邮件、传真等方式接收成千上万的CASE玩家的问题，客服人员的压力非常大，公司开发该系统的主要目标...
因此，论文选题具有重要的现实意义。本文基于Solr完成了全文搜索引擎的开发，通过更改Solr部分功能的默认实现和扩展Solr的接口，定制了企业的信息检索系统，并在该搜索系统的基础上开发企业应用的调用接口。
本文关键词：基于solr全文搜索引擎的研究与实现更多相关文章：搜索引擎全文搜索Solr【摘要】：目前市面上搜索引擎十分多,其拥有较高的技术门槛;现成的搜索引擎技术并不共享,这使得搜索引擎开发难度得到了进一步提升。目前Solr是开源的企业级搜索引擎服务器,其具备高效、等特点,其已经...
本文介绍了搜索引擎的基本原理，对搜索引擎的一些核心技术进行了介绍与深入的分析；介绍了Lucene搜索引擎工具包的架构及其基本使用；对基于开源搜索引擎包Lucene的搜索框架Solr进行架构、代码、配置等方面的研究；最后设计并实现了一个基于Solr1.3的简单可用的多库搜索引擎。整个设计过程…
基于Solr的搜索引擎核心技术研究与应用.【摘要】：随着网络信息式增长,在浩瀚的网络信息中找出需求的信息已成为用户面临的主要问题,通用搜索引擎就是在这一背景下如雨后春笋般涌现,Google和百度已成为通用搜索引擎的代表。.通用搜索引擎能够满足...
基于solr搜索引擎的在线问答搜索系统的设计与实现.陈芊芊.【摘要】：随着互联网的不断发展,互联网应用也越来越多,用户通过互联网可以获得更多的信息。.用户量和用户问题数量的不断增量,一方面用户搜索服务的效率和正确率得不到保障,这个极大的影响了...
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2.1.4Solr搜索引擎简介2.1.5Solr搜索引擎原理2.2个性化推荐算法2.2.1N-Gram模型2.2.2词向量生成方法2.2.3PageRank算法2.2.4LeaderRank算法2.2.5加权LeaderRank算法2.3本章小结第三章基于Doc2Vec和卷积神经
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