基于solr的异构数据融合检索技术

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基于solr的异构数据融合检索技术_梁艳

⑶可扩展性。Solr在顶端定义了一些对外的抽象接口，开发者可以将自己定义的模块功能添加到solr中，而只需要修改相应的配置文件就可以将相应的功能添加进去。
4 异构数据融合检索系统的设计与实现
4.1 系统架构异构数据融合检索系统需要实现： ⑴从各数据库中提取数据信息，并转换为相应的xml文件，
即完成数据爬虫功能； ⑵采用solr对xml文件创建索引； ⑶友好的用户界面，实现响应用户的搜索请求，返回结
Key words:solr；Heterogeneous data；xml；integration；retrieval
1 背景
互联网技术的发展，使得信息数据爆炸式增长。特别是在企业信息中，其非结构数据占到了增长数据的80%，包括PDF、 word文档，图像、音频和视频等。企业在不同的应用平台拥有不同的检索系统，这给用户检索信息带来了诸多不便。如何构建一个统一的检索平台，使得用户在海量的异构数据中实现统一检索，一直是研究人员研究的热点。
果。
图3 异构数据融合检索系统框图
异构数据融合检索系统框图如图3所示，爬虫模块完成提取数据的xml文件，实现异构数据的融合；solr索引模块需加入中文分词功能，完成对xml文件的索引；用户界面模块需要完成接受用户的查询请并且高亮显示，加上solr查询结果默认是以 xml文件显示的，还需要实现xml文件与原数据库的关联显示。 4.2 异构数据抓取
⑵异构性。Solr作为企业级搜索服务器，它最大的特点就是提供了对异构系统的整合，解决了企业搜索的一大难题。Solr 它提供了基于HTTP的标准XML和JSON接口，能对XML文件直接建立索引。solr还提供了DIH（DataImportHandler），用来从其他的异构系统批量导入数据的批处理器。

云平台下的异构数据库融合技术研究

云平台下的异构数据库融合技术研究云计算、大数据、人工智能等技术的不断发展，为企业提供了更多的业务发展机会，同时也带来了更多的数据管理和存储的挑战。

在这个背景下，云平台下的异构数据库融合技术也成为了一个备受关注的话题。

一、云平台下的异构数据库概述由于各种原因，企业的数据往往会散落在不同的数据库中。

这时候，如果要进行数据的利用和分析，就需要把这些异构数据库整合起来。

云平台下的异构数据库融合技术就是一种解决方案。

具体而言，云平台下的异构数据库融合技术是指将位于不同云平台或物理服务器上的、使用不同数据库管理系统（DBMS）的数据库集成到一起，形成统一的数据集，实现数据的共享和流动，降低数据管理和存储成本，提高数据处理效率和数据质量。

二、云平台下的异构数据库融合技术的挑战尽管云平台下的异构数据库融合技术为企业提供了更多的数据管理和存储方案，但同时也带来了一些挑战。

首先，不同的DBMS有着不同的数据格式、存储结构和操作方式，如何实现数据的无缝集成是一个难点。

其次，安全性也是一个重要的问题。

不同的数据库集成在一起后，可能会存在数据泄露、数据访问等安全问题，如何设置安全权限和数据加密是云平台下的异构数据库融合技术需要解决的另一个问题。

最后，由于不同的数据库之间存在着性能、数据量和处理效率等方面的差异，如何平衡不同数据库的利用率，避免大数据下的性能问题也是云平台下的异构数据库融合技术需要解决的难点。

三、云平台下的异构数据库融合技术的解决方案为解决云平台下的异构数据库融合技术的挑战，学者们提出了一些解决方案。

首先，采用集成器作为中间件，将不同数据库之间的数据进行统一和转换，实现不同数据库的数据传递和共享。

集成器将不同的数据库转化为标准的数据格式，并提供数据格式的映射和转换，降低了集成过程中的复杂度。

其次，安全问题可以通过访问控制、数据加密等技术进行解决。

访问控制可以实现对不同数据集的访问权限进行划分和控制，数据加密可以有效防止数据被未经授权的人员访问，保证数据的安全性和完整性。

基于Solr的异构资源集成检索框架设计与实现

Ｓ￣ｈｓｔＮ２ａｗｙＦａｈｏｔＦｅｅ — Ｄｗｈ的ｅｒｌｈ、ＩＩＧｔａ、ｌｐｉ、ｒｔｌｏｉ￣ｅｓｎｗｌｏｎｇ
ｓｎｅｉｔｇａｏａｗｒａｅ１Ｓｌｎｅｒｔｎｏｄｓｉｕｅｎｅｅｏｅｅｕ－０ｉｓｔｎｒｔｎｆｍｅｏｋｂｓｄＯｏｒｉｔｇａｏｆｉｔｂｔｄａｄｈｔｒｇｎｏｓ１，￣ｇｈｅｉｒ１ｉｒＰ８，ｄｖｌｐｓｒｕｅｗａ — ｅｅｏｓｄｔｂｔｄＩｉｉＸ：ｒｐ
ＭａＦｎｊｎＷｕＰｎｆ２ｅｇａ１ｕｅｇｉｅ
（．ＡａｅｙｏＡｔｅｉ，ＳｉａｈａｇＵｉｒｔｏＥｏｏｉ，Ｓｉａｈａｇ００３，Ｃｉａ１ｃｄｍｒＤｓｎｈｉｕｎｎｅｉｃｎｍｃｈｉｕｎ５０１ｈ；ｆｇｊｚｖｓｙｆｓｊｚｎ２ｉｒｙｈｉｈａｇＵｉｒｔ，Ｓｉａｈａｇ５０５ｈｎ）．Ｌａ，Ｓｉａｕｎｎｅｉｂｒｊｚｖｓｙｈｉｕｎ００３，Ｃｉｊｚａ
础上，采用基于ＤＣ元数据标准的中介器、封装器整合机制，设计了基于Ｓｌ的分布异构资源集成整合框架，实现了分布式ＤｏｒＣ封装器和中介器，从开源软件视角为高校图书馆分布异构数字资源的整合集成提供了解决方案。
［关键词】异构资源；Ｓｌｏ；高校图书馆；整合；分布式索引；集成检索ｒ
（ｂｔａｈａｅｉｔｄｃｓｈｐｎｓＩｅｓａｈｐｔｒｏｃｔｔｅａ，ｄｓｉｔｄｘｇｆｔｅ，ｄ．Ａｓａ３ＴｅｐｐｒｎｒｕｅｅｅＩｃｒｈｆｍＳｌｆｅｒｒｖｌｉｒｕｄｉｅｉａｒｒｏｔｏｃｒｅｃｌｏｒａｄｅｉｅｔｂｅｎｎｅｕｓｅ

物联网数据分析中的异构数据融合技术

物联网数据分析中的异构数据融合技术一、引言物联网数据分析是指将物联网设备产生的数据进行搜集、分析、挖掘等技术处理，以提供服务和决策支持的过程。

物联网数据来源众多，包括传统物理量（如温度、压力等）、光学量（如照度、颜色等）、声学量（如噪声、声音等）、运动量（如速度、位移等）等多种形式的数据。

因此，异构数据融合技术在物联网数据分析中扮演着重要的角色。

二、异构数据融合技术的定义及意义异构数据包括不同类型、不同源头的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。

异构数据融合技术是指将这些不同类型、不同源头的数据集成到一个统一的框架下，以便实现数据分析和决策支持。

在物联网数据分析中，异构数据融合技术可以实现物联网设备产生的各种数据的统一管理和分析，从而提高数据的价值和使用效益。

三、异构数据融合技术的实现方式异构数据融合技术的实现方式主要包括以下几种：1. ETL技术ETL技术是一种数据抽取、转换和加工的技术，可以将不同类型、不同源头的数据抽取出来，进行转换和加工，最终形成一个数据仓库。

数据仓库中的数据是可以快速查询、分析和统计的。

ETL技术能够实现异构数据的融合，但是需要针对不同的数据源编写不同的程序和脚本，比较繁琐。

2. 元数据管理技术元数据是指描述数据的数据，是信息系统中的数据的重要组成部分。

元数据管理技术可以管理不同类型、不同源头的元数据，以实现异构数据的管理和融合。

具体地说，可以通过元数据管理技术将不同数据源的元数据抽象成一种通用格式，然后将这些通用格式整合在一起，实现异构数据的统一管理和融合。

3. 数据标准化技术数据标准化是指将不同数据源中的数据经过规范化处理，转化为一种统一的格式，以便于在数据分析中使用。

数据标准化技术可以将不同类型、不同来源的数据进行标准化处理，并将标准化后的数据整合在一个库中，方便管理和分析。

四、异构数据融合技术在物联网数据分析中的应用物联网数据分析需要对传感器产生的大量数据进行管理和分析，异构数据融合技术在这方面的应用非常广泛。

异构数据融合中的数据聚合与分析技术研究

异构数据融合中的数据聚合与分析技术研究随着信息技术的快速发展和互联网的普及，大数据已经成为当今社会中的热门话题。

大数据的产生和应用给我们带来了许多机遇和挑战。

然而，由于大数据的异构性，如何对不同来源、不同格式、不同结构的数据进行聚合与分析成为了一个亟待解决的问题。

本文将对异构数据融合中的数据聚合与分析技术进行研究。

一、异构数据融合1. 异构数据概念异构数据是指来源于不同系统、不同领域、不同结构和格式的多种类型和多源头信息。

这些信息可能来自于传感器网络、社交媒体、云计算等各种渠道，它们具有高度复杂性和多样性。

2. 异构数据融合挑战由于异构数据具有高度复杂性和多样性，使得它们难以直接进行整合。

主要存在以下挑战：（1）结构差异：来自不同系统或领域的异构数据可能存在着完全不同或部分相似但没有一致性结构。

（2）语义差异：异构数据可能使用不同的术语和语义，导致数据的语义不一致。

（3）数据质量：异构数据的质量可能不同，包括准确性、完整性和一致性等。

（4）规模和速度：异构数据可能具有海量的规模和高速的产生速度，对处理能力提出了更高要求。

3. 异构数据融合方法为了解决异构数据融合的挑战，研究者们提出了一系列方法：（1）模式匹配：通过识别和匹配异构数据中相似或相同的模式来进行融合。

（2）语义映射：通过建立不同源头之间的映射关系来解决语义差异问题。

（3）规范化：将异构数据转化为统一格式或结构，以便进行整合分析。

（4）知识图谱：通过建立知识图谱来描述和组织异构数据之间的关系。

二、数据聚合与分析技术1. 数据聚合概念在进行大规模分析之前，需要将来自多个源头、多个格式、多个结构的异构数据进行聚合。

聚合是将多个来源或者格式不同但具有相似结构或含义的信息整合在一起形成一个统一的数据集的过程。

2. 数据聚合方法数据聚合方法可以分为以下几类：（1）物理聚合：将异构数据物理存储在一起，形成一个统一的存储空间，如数据仓库或数据湖。

（2）逻辑聚合：通过逻辑操作，将异构数据进行关联和整合，形成一个统一的视图。

异构数据融合中的实体识别与链接技术研究

异构数据融合中的实体识别与链接技术研究摘要：随着互联网的迅猛发展，海量异构数据的出现给实体识别与链接技术提出了新的挑战。

实体识别与链接是信息提取和知识图谱构建中的重要环节，它可以将文本中的实体标识并将其链接到知识图谱中。

本文从异构数据融合和实体识别与链接两个方面展开研究，探讨了在海量异构数据背景下如何有效地进行实体识别与链接。

1. 异构数据融合技术1.1 异构数据概述随着互联网和大数据技术的发展，各种类型和格式的异构数据大量涌现。

这些异构数据具有不同结构、语义、语法、格式等特点，给信息提取和知识图谱建设带来了挑战。

1.2 异构数据融合方法在进行异构数据融合时，需要解决结构不一致、语义不一致等问题。

常用方法包括：基于规则、基于本体、基于机器学习等。

2. 实体识别与链接技术2.1 实体识别概述实体识别是指从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名等。

实体识别是信息提取和知识图谱构建的基础。

2.2 实体链接概述实体链接是将文本中的实体链接到知识图谱中的过程。

通过将文本中的实体与知识图谱中的实体进行匹配，可以丰富知识图谱的内容。

3. 异构数据融合与实体识别链接技术研究3.1 异构数据融合与实体识别技术研究在进行异构数据融合时，需要考虑如何解决异构数据之间结构和语义不一致等问题。

同时，需要借助机器学习等方法进行高效准确地进行实体识别。

3.2 实体链接技术研究在进行异构数据融合时，需要将文本中的实体与知识图谱中的相应概念进行匹配。

为了提高匹配准确率和效率，可以借助基于规则、基于语义相似度等方法。

4. 异构数据融合与实体链接应用案例研究4.1 基于异构数据融合和实例识别的知识图谱构建通过对不同来源的异构数据进行融合，并结合实体识别和链接技术，可以构建丰富的知识图谱，为信息提取和知识推理提供支持。

4.2 基于异构数据融合和实体链接的智能问答系统通过将异构数据中的实体进行链接，可以为智能问答系统提供更准确、更全面的答案。

异构数据融合与集成的数据搜索与检索技术

异构数据融合与集成的数据搜索与检索技术随着互联网的快速发展和信息技术的不断进步，异构数据融合与集成的数据搜索与检索技术逐渐成为了信息检索领域的研究热点。

异构数据指的是不同来源、不同格式、不同结构和不同语义的数据，如结构化数据库、文本文档、图像、音频等。

由于异构数据之间存在着差异性和复杂性，如何有效地融合和集成这些异构数据，并进行高效准确地搜索和检索，是一个具有挑战性的问题。

本文将从异构数据融合与集成技术、数据搜索技术以及数据检索技术三个方面进行论述，探讨当前研究进展及存在问题，并展望未来发展方向。

一、异构数据融合与集成技术1.1 数据源描述与建模在进行异构数据融合与集成之前，首先需要对各个源头的异构数据库进行描述和建模。

这包括对数据库结构、语义以及关联关系等进行分析和抽象。

常用的建模方法有本体论述语言（OWL）等。

1.2 数据转换与映射由于各个数据源之间存在着差异性，需要进行数据转换和映射，将不同格式和结构的数据进行统一。

常用的方法包括XML转换、关系数据库转换等。

1.3 数据集成与一致性维护数据集成是将不同源头的数据进行整合，形成一个统一的视图。

在进行数据集成时需要解决一致性维护的问题，即如何保持不同源头数据之间的一致性。

常用的方法包括冲突检测与解决、事务管理等。

二、数据搜索技术2.1 数据索引与存储为了提高搜索效率，需要对异构数据库中的数据建立索引，并采用合适的存储结构进行存储。

常用的索引方法有倒排索引、B+树等。

2.2 查询优化与执行在进行搜索时，需要对用户查询进行优化和执行。

优化包括查询重写、关键字提取等；执行包括查询解析、查询推导等。

2.3 相似度计算与排序在搜索结果中，往往存在着多个相关度较高但不完全相同的结果。

为了提供用户更准确和个性化地搜索结果，需要对结果进行相似度计算和排序。

常用方法有余弦相似度计算、PageRank算法等。

三、数据检索技术3.1 语义搜索传统的数据搜索往往只能根据关键词进行搜索，无法理解用户的语义需求。

一种基于Solr对多数据源数据进行整合的方法[发明专利]

专利名称：一种基于Solr对多数据源数据进行整合的方法专利类型：发明专利
发明人：尚平平
申请号：CN201710962637.2
申请日：20171017
公开号：CN107818144A
公开日：
20180320
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于Solr对多数据源数据进行整合的方法，包括以下步骤：制定数据属性的集合；设定集合中数据属性的权重；选取数据属性个数最多的数据源作为基数据；对基数据中的每条数据在solr中建立索引，将其他数据源中的数据去solr中检索，根据检索结果对数据进行合并或新建。

本发明利于数据的分析，提高数据整合的效率和准确率。

申请人：郑州云海信息技术有限公司
地址：450018 河南省郑州市郑东新区心怡路278号16层1601室
国籍：CN
代理机构：济南诚智商标专利事务所有限公司
代理人：黄晓燕
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基于Solr的数据检索技术研究

基于Solr的数据检索技术研究程知群;章超;韩高帅【摘要】针对海量过车数据检索困难的问题,设计了一款基于Solr的大规模分布式数据检索系统.前端IPC采集的数据经过结构化处理之后发送到后端,数据先缓存在消息队列中,再通过Spark Streaming实时计算框架对缓存的数据进行消费,将数据搬运到数据库HBase中,最后由Solr爬取HBase中的数据,根据用户的配置建立索引文件.查询时,用户通过点击Web界面下发查询条件,系统将查询条件解析为Solr 能够识别的查询语句,从索引文件中取出相应的信息,最后从HBase中取出完整的数据,返回到界面显示.测试结果表明,系统工作稳定,可存储海量多种类型数据,索引建立速度为1 000条/s,当数据库中存储一千亿条过车记录时,对此类TB级别数据进行各种条件查询的响应时间均在10 s之内.%A distributed data retrieval system is designed based on Solr.The front-end IPC collects monitor data,which sends them to the back-end after its structure processed.The data is cached in the message queue.Then it is carried to HBase by Spark Streaming the real-time calculation framework.Finally,Solr crawls data in HBase and create index file according to the user's requirement of ers issue the query through clicking the Web interface in querying.Then the system analyzes inquiry condition into inquiry sentences that can be identified by Solr.Next,Solr extract the corresponding information from the index file.Finally,the system extracts the complete data from HBase and return to display in the interface.Measurement results show that the system is stable and can store many types ofdata.Over 1 000/s of indexing speed is achieved.The response times of avariety of conditions are less than 10 seconds,when the database is stored over 100 billion car records.【期刊名称】《杭州电子科技大学学报》【年(卷),期】2017(037)001【总页数】5页(P11-15)【关键词】大数据;智能交通;Solr;索引【作者】程知群;章超;韩高帅【作者单位】杭州电子科技大学电子信息学院,浙江杭州 310018;杭州电子科技大学电子信息学院,浙江杭州 310018;杭州电子科技大学电子信息学院,浙江杭州310018【正文语种】中文【中图分类】TP319智能交通旨在将物联网技术应用于交通领域，建立一个高效且覆盖范围广的交通系统，以缓解日益恶化的交通问题所需的交通基础设施建设和建设交通基础设施高额开销之间的矛盾[1].目前，国内外都很重视智能交通系统的开发.美国已铺开了由七大系统组成的智能交通系统.欧盟也将智能交通系统纳入到发展计划之中，给相关部门提供了充足的经费用于研究和实施[2].我国道路的发展已步入世界前列，然而我们的技术尚不如西方国家那么完善，我国的智能交通系统才迸发出萌芽[3].数据检索技术是智能交通系统中的一样核心技术.道路监控每天产生海量的数据，仅浙江省一天产生的过车数据便有几亿，如何高效检索数据是现如今的一大难题.目前采用的仍然是传统的检索方式，使用数据库自带的数据检索和数据分区功能.然而在实际的数据检索中，由于数据库中所存储的信息量过于巨大.当一张数据表的数据量达到百亿甚至千亿级别，索引本身就过于巨大，索引过多还会影响到系统的性能.面对大规模数据检索时，数据库本身自带的检索功能根本无法满足实时数据检索的需求，极易照成系统的瘫痪[4].使用搜索引擎Solr能避免以上限制.搜索引擎采用了倒排索引技术，比一般的数据库索引更高效，并且Solr提供了分布式搜索的功能，能够处理各种类型的数据[5].同时Solr内部实现了分布式一致性机制，可以对Solr集群和索引文件进行一致性管理，并在数据容错和负载均衡方面都很成熟[6].但是当数据量达到一定规模时，使用Solr查询延时也比较高[7]，针对该问题，本文设计了相关查询优化算法对其进行进一步的优化，使用Solr为数据库HBase提供搜索引擎服务，建立索引和查询.智能交通系统采用搜索引擎技术能够大幅度提高查询效率和系统稳定性，并且系统易于扩展，方便未来交通系统的发展.1.1 总体框架本文设计的系统主要由3部分构成：索引建立模块、数据检索模块和用户搜索界面，系统总体框架如图1所示.索引建立模块负责过滤输入的脏数据并进行格式转换，根据索引配置文件建立索引；数据检索模块负责解析查询条件，返回查询结果；用户搜索界面用于用户下发检索条件信息的可视化.1.2 索引建立Solr是建立索引过程中的核心组件，是一个高并发、高效率的企业级搜索引擎.通过配置Schema.xml和SolrConfig.xml对索引进行配置.前者定义索引字段及字段类型，并指定unique_id唯一标识一条数据.后者设置突出显示、分类、搜索以及其他请求等功能.在索引操作时，需要调用分词器提取词汇以加快检索.基于数据内容，系统选择使用空白分词器，索引设置为按月分段，定义缓存5 000条数据或者每隔5 s对输入的数据进行索引.考虑到服务器的性能、前端发送数据速度和Solr建索引速度不匹配的问题，为了保证系统能稳定工作，将建立索引的速度控制在合理的范围之内，否则将造成系统的不稳定甚至崩溃.为此，本文设计的系统引入了消息队列来缓存输入的数据，再通过实时流式计算框架Spark Streaming从消息队列中消费数据，保障数据零丢失及系统的稳定运行.1.3 数据检索用户通Web界面下发查询条件，条件包含了检索字段、排序条件、时间跨度等信息.首先判断条件的正确性，避免出现未建立索引的字段，接着将其转换成Solr能够识别的查询条件.根据条件中的时间范围，定位到所需要查询的索引段，然后顺序遍历所有段，找出段内符合条件的结果集，最后对结果集进行排序.根据结果集取出数据库中相应的数据返回给用户界面.但当结果集过大时，对结果集进行排序会相当耗时，并且对服务器性能要求也很高，无法满足系统快速响应的要求.为此本系统引入了一种压缩查询时间的方法，通过对时间条件的紧缩，从而减小了结果集的数据规模，提升了查询和排序的效率.对时间条件的紧缩是通过实时流式计算工具统计过车数据，构建查询的总数预测模型，通过对时间条件的多次紧缩，减少了查询排序的数据输入规模，提升了查询排序的速度.例如，已知一个时间段内的总的过车量为100条，而浙A车牌的出现的概率为80%，车身颜色为黑的出现概率为80%，那么在该时间段内查询浙A车牌且为黑色的过车总数为100×80%×80%=64,故将查询时间修改为查满64条的截止时间.以10亿条过车数据为例，通过优化后，平均查询时间为原来的15%～20%，精确查询耗时在1 s以内，模糊多条件查询耗时在2 s以内.以上查询方法的优化仍不能满足超大规模数据量快速响应的需求，因此本文又设计了一种分Core的查询方式.Solr中一个Core表示某种类型数据的索引文件，并且单个Core容量有限，所以无法处理超大规模的数据.结合服务器多核低主频的特点，本文设计了一种自称分Core技术的方法，通过编码的方式，对特定的索引建立一套命名规则，动态地建立一系列的Core，因为多核服务器的核数量决定了查询线程的数量，所以可以同时起多个线程分别去对应的Core中进行查询.同时，当一个Core中的数据打满时，还会动态地建立一个新的Core，然后将数据打入到新Core中，加快了查询速度.通过以上两种方法的结合使用，极大提高了查询的速度和准确度，提升了用户的体验感.索引建立和检索流程如图2所示.2.1 索引建立速度储存一亿条数据在数据库中，数据所占的空间大小为4.32 GB，启用24条线程爬取表中数据，查看索引建立的速度.根据建立的Core的数目不同及爬取数据的快慢，确定建索引的最佳Core数，测试结果如表1所示.由表1测试数据可以看出，Core的数目选择在8时，爬取数据表建立索引的速度比较快.虽然选择在建立10个Core时速度更快，但是过多的Core会导致Solr的稳定性下降，而且系统中不止一种应用，所以本文选择建立8个Core，即一张表的索引数据存在8个Core中.2.2 数据查询速度数据库中存储了一千亿条过车记录，验证在不同查询条件下系统的响应时间.假如时间范围够大，涉及到查询多个Core中数据，对性能有所影响.这里设置了两种查询条件，一种是只带了时间范围的单条件查询；还有一种是除了时间范围之外，还设置了其他的过滤条件的多条件查询.测试结果如表2所示.由表2中的数据可以看出，不管是单条件查询和多条件查询，跨越Core的数目越多，查询的性能越差，所以在单个Core中存放的数据不宜过小.而且在跨越Core数目相同的情况下，单条件查询的响应时间要优于多条件查询的响应时间，但是都不会超过10 s，满足了系统要求的性能.而如果只是单纯地使用数据库自带的检索功能查询，在如此大规模数据量的情况下，将直接报查询超时错误，不会返回任何结果.2.3 数据查询准确率在不同数据量的情况下，使用多条件查询，查看返回结果的准确率.测试结果如表3所示.由表3中的数据可以看出，多条件查询在任何数据量的情况下，对于结构化数据检索搜索引擎都能百分之百地返回满足条件的数据，不会出现不符合查询条件的返回结果，故本系统能够实现精确查询.本文基于交通领域应用场景的实际需求，在对Solr分布式索引技术进行深入研究分析的基础上，设计了Solr分Core算法和时间紧缩算法，实现了大规模海量过车数据存储与检索系统.通过实验验证了系统检索的高效性，满足智能交通快速响应的需求.然而，系统仍然存在一些不完善之处，对海量数据进行相关挖掘以获取数据背后的信息将是后续研究的重点.【相关文献】[1]HERRERA-QUINTERO L F, JALIL-NASER W D, BANSE K, et al. Smart cities approach for Colombian Context. Learning from ITS experiences and linking with government organization[C]//Smart Cities Symposium Prague (SCSP), 2015. IEEE, 2015: 1-6.[2]刘小明,何忠贺.城市智能交通系统技术发展现状及趋势[J].自动化博览,2015(1):58-60.[3]SHI Z, ZOU Z, ZHANG C. Real-Time Traffic Light Detection With Adaptive Background Suppression Filter[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2016, 17(3): 690-700.[4]WANG D, HOI S C H, HE Y, et al. Retrieval-based face annotation by weak label regularized local coordinate coding[J]. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 2014, 36(3): 550-563.[5]蔡宇晶，孙玫肖，朱建军.Solr在乐龄易购网站中的应用[J].铁路计算机应用，2016，25(10):53-56.[6]牛涛.建立基于Solr平台的质量信息检索系统[J].电子科学技术，2016(5):590-593.[7]VOORHEES E M, OVER P, SOBOROFF I. Building Better Search Engines by Measuring Search Quality[J]. IT Professional, 2014, 16(2): 22-30.。

异构数据库的跨库检索技术综述

异构数据库旳跨库检索技术综述黄镝上海交通大学图书馆上海30[摘要] 异构数据库旳跨库检索是电子资源整合旳关键技术，本文简介了异构数据库旳特性、异构数据库旳连接和数据互换技术；探讨了跨库检索系统应具有旳功能和应注意旳问题，并对国外某些有影响旳跨库检索系统进行了简介。

[关鍵词] 异构数据库跨库检索数据库连接Webfeat MetaLib[分类号] G250.73Review of Cross Searching Technique for Heterogeneous DatabaseHuang DiShanghai Jiaotong University Library, Shanghai 30[Abstract] Cross searching technique for heterogeneous database is core technology of integrating electronic resource. The paper has introduced the character of heterogeneous database, the technology of heterogeneous databases connection and information exchanging. It also discussed the function of cross retrieval system for heterogeneous databases. The paper has also included a survey of foreign products in cross database searching.[Keywords] Heterogeneous databases Cross database searching Database connection Webfeat MetaLib1．引言近几年，图书馆通过引进和自建数据库，已使电子资源旳建设具有相称规模，电子文献在文献服务中所占旳比重也不停增长。

多源异构数据的融合与关联性挖掘技术

多源异构数据的融合与关联性挖掘技术随着互联网和移动互联网的快速发展，越来越多的数据被产生和存储。

这些数据来自不同的来源，也有不同的格式、结构、语义和质量，被称为多源异构数据。

如何处理和分析这些多源异构数据，从中提取有用的信息和知识，是当今数据分析和挖掘领域的重要研究方向之一。

数据的融合和关联性挖掘技术是解决多源异构数据分析的重要手段之一。

数据融合技术是指将来自不同数据源的数据进行整合和处理，形成一致的数据表示和语义。

这些数据源可能是结构化的数据，如关系数据库和XML文档，也可能是半结构化和非结构化的数据，如网页数据、文本数据、图像数据等。

数据融合技术的主要任务是将这些异构数据源中的数据进行映射、匹配和集成，使得不同数据源的数据能够在同一平台上进行分析和挖掘。

在数据融合技术中，一个重要的问题是如何处理数据的语义差异，即不同数据源中相同的内容可能用不同的方式表示。

例如，同一条新闻在不同的新闻网站上可能有不同的标题、正文、作者和摘要。

为了解决这个问题，需要采用语义相关的技术，如本体、语义映射和知识图谱等。

本体是一种形式化的概念模型，用于描述某个领域的实体、关系和属性。

本体可用于解决异构数据源中的语义差异问题。

例如，在新闻领域中，不同数据源中的“新闻标题”、“新闻摘要”、“新闻正文”等可能存在不同的表示方式，使用一个新闻领域本体可以将这些不同的术语进行统一，建立新闻领域的概念模型，从而实现不同数据源中的数据融合，方便后续的挖掘分析。

语义映射是指将异构数据源中的不同术语进行映射和匹配，建立它们之间的语义关系。

例如，将“新闻标题”和“title”进行映射，将“新闻摘要”和“abstract”进行映射等。

语义映射可以手工制定，也可以使用自动化技术，例如基于相似性的映射方法和基于机器学习的映射方法等。

知识图谱是将数据和知识结合起来，以图谱的形式展示某个领域中的实体、属性和关系。

知识图谱可用于提高数据融合的准确性和效率，例如使用知识图谱中的实体对异构数据源中的实体进行匹配和对齐，实现数据的集成和融合。

毕业论文-宋永维-基于Solr的搜索引擎研究与实现

1.1 1.2
第二章
绪论............................................................................................................................ 1 开源搜索引擎研究的意义和现状 ............................................................................ 3
本科生毕业论文（设计）
题院专
目：基于 Solr 的搜索引擎研究与实现系：信息科学与技术学院计算机系业：网络工程宋永维 05374028 高集荣（〇九年四月
摘
要
随着信息时代的来临，人们的生活、学习、工作和娱乐已经与信息技术充分的融为一体。随着群众对互联网参与度的增加和企事业单位信息化的逐步深入，信息量也成倍地增长，如何能更好地从浩如烟海的数字信息中快速、精准地查找到需要的信息，成为全国人民的迫切需求。尤其是处于信息化建设道路上的中小企业，如何快速且廉价地开放自己的信息检索系统，对于企业的成长至关重要。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。整个设计过程致力于提高管理维护的方便性和可扩展性。关键词： Lucene；Solr；搜索引擎；爬虫；中文分词
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目
第一章
录

基于SolrCloud的网络百科检索服务的实现

基于SolrCloud的网络百科检索服务的实现摘要：网络百科是一部在线百科全书，为用户提供了资源丰富、内容详实的网络查询工具。

网络百科检索服务是基于SolrCloud搭建的检索平台，服务部署在集群上，具有集中式的信息配置、自动容错、近实时搜索和查询时自动负载均衡的特点。

本文介绍了SolrCloud平台的搭建方案，结合数据特点设计了索引结构，增加了中文分词器和中文词表，提高了在创建索引和检索索引过程中的中文分词效果。

在SolrCloud平台基础上，本文根据搜索引擎原理提出了搜索引擎优化方案，进一步提升了搜索效果。

通过在创建索引时对关键字段设置多颗粒度分词模式，在检索索引时对不同颗粒度分词设置不同的权重，提高检索效果；通过挖掘数据内在的引用关系为文档质量评分，提高优质文档在搜索结果中的排名。

实验数据表明，优化方法对网络百科检索服务效果有很大的提升。

关键词：计算机软件；搜索引擎优化；SolrCloud；中文分词中图分类号：TP311文献标识码：ADOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2015.12.024本文著录格式：郝强，高占春.基于SolrCloud的网络百科检索服务的实现[J].软件，2015，36（12）：103-1070 引言1.网络百科是一个包罗万象的在线百科全书，涉及经济、政治、文化等各个方面。

网络百科的主体为词条，分为中文和英文，由千万量级的词条构成了庞大的知识库，具有很强的知识性和科普价值，同时又鼓励用户参与创建和修改词条，使网络百科在丰富权威的同时，也具有趣味性和快更新的特点。

2.在海量的数据中，按照用户的需求高效、准确地检索出词条和同条内容是一项极具挑战的任务。

搜索引擎技术可以通过对数据文档创建索引，实现对相关查询的高效快速检索，为用户返回相当数量的排序搜索结果。

并且可以根据实际的数据特点，通过多种手段对搜索引擎的进行优化，提高搜索结果的准确率。

3.在处理大规模数据时，不但需要考虑检索的效果，也需要考虑计算机的运算能力和故障风险。

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２异构数据融合技术
异构数据是指数据格式不同，内容不一，描述不同内容的数据，包括结构化数据（如数据库）、半结构化数据＠￣ＨＴＭＬ、ＸＭＬ）和非结构化数据（如文本、图片）。数据的统一访问的基
不：
／，一、＼
ＸＭＬ
ｘｍｌ数据整合模型
ｓｏｌｒ搜索引擎访问。其代表性的成果是ＥＴＬ集成工具，ＥＴＬ允许提取、转换３
解决方案。
关键词：ｓｏｌｒ；异构数据；ＸＭＬ；融合；检索
ＴｈｅＲｅｔｒｉｅｖａｌＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆＨｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓＤａｔａＩｎｔｅｇｒａｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＳｏｌｒ
ｃｏｍｍｏｎｍｅｔｈｏｄｏｆｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓｄａｔａｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｂａｓｉｃｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆＳｏｌｒｗｈｉｃｈｉｓｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓｅａｒｃｈｓｅｒｖｅ￣ＣｏｍｂｉｎｅｄｔｈｅＸＭＬｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓｄａｔａｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｗｉｔｈｔｈｅＣｈｉｎｅｓｅｗｏｒｄｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄｔｈｅｆｒｉｅｎｄｌｙｕｓｅｒｉｎｔｅｒｆａｃｅ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｂｕｉｌｔｔｈｅｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓｄａｔａｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｒｅｔｒｉｅｖａｌｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎＳｏｌｒ，ｒｅａｌｉｚｅｄｔｈｅｉｎｄｅｘｉｎｇａｎｄｒｅｔｒｉｅｖａｌｏｆＸＭＬｄｏｃｕｍｅｎｔａｎｄｐｒｏｖｉｄｅｄｓｏｌｕｔｉｏｎｓｆｏｒｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓｄａｔａｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｒｅｔｒｉｅｖａ１．
设计分析・
基于ｓｏｌｒ的异构数据融合检索技术
梁
（１．重庆邮电大学通信与信息工程学院，重庆
艳刘双广
劳定雄
广州５ｍ５３￣
４０００６５；２．高新兴科技集团股份有限公司研发中心，广东
摘要：针对企业异构数据融合检索的需求，介绍了异构数据整合的常用方法和企业级搜索服务器ｓｏｌｒ的基本功能，结合ｘｍｌ异构数据整合、中文分词技术和友好的用户界面搭建了基于ｓｏｌｒ的异构数据融合检索系统，实现了对ｘｍｌ文件的索引和检索，为异构数据融合检索提供了
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｏｌｒ；Ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓｄａｔａ；ｘｍｌ；ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ；ｒｅｔｒｉｅｖａｌ
１背景
ＭａｒｋｕｐＬａｎｇｕａｇｅ，扩展标记语言）是互联网下的一个关键技
它能很好地实现来源极端异构的数据描述和传输。ｘＭＬ能互联网技术的发展，使得信息数据爆炸式增长。特别是在术，不受任何特殊的软件或者硬件平台限制，并企业信息中，其非结构数据占到了增长数据的８０％，包括ＰＤＦ、独立于应用系统，简单易懂，成为交换各种结构化、半结ｗｏｒｄ文档，图像、音频和视频等。企业在不同的应用平台拥有不且这些数据能重复使用，非结构化信息的良好方式。因此，采用ｘＭＬ文档作为底同的检索系统，这给用户检索信息带来了诸多不便。如何构建一构化、实现了异构数据源间数据共享并且个统一的检索平台，使得用户在海量的异构数据中实现统一检层数据的融合与集成技术，更有效地利用信息资源。ＸＭＬ整合数据的一般模型为下图一所索，一直是研究人员研究的热点。
ＸＭＬ
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
ＸＭＬ
础在于数据融合集成，目前对于解决异构数据融合的研究有数
据仓库、数据抽取和数据转换。
转存换 — — — — ’ 储－
器库
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解ＤＤ－析 — — — — －－－－
器
数据仓库是指不同来源的数据在进入数据仓库之前，转换为统一的格式为复杂的查询提供统一的视图，实现数据的统一图一
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｏｒｔｈｅｎｅｅｄｏｆｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓｄａｔａｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｒｅｔｒｉｅｖａｌ，ｔｈｉｓｔｈｅｓｉｓｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅ