T=题名(书名、题名),A=作者(责任者),K=主题词,P=出版物名称,PU=出版社名称,O=机构(作者单位、学位授予单位、专利申请人),L=中图分类号,C=学科分类号,U=全部字段,Y=年(出版发行年、学位年度、标准发布年)
AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
范例一:(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二:P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016
摘要:在数字图书馆系统集成应用的框架下,提出基于nutch的专题网页资源采集服务系统设计方案。该方案引入信息过滤模块、基于计算机通信领域专业词典的中文分词模块、GUI信息定制模块、词典和关键词管理模块等,保证采集和获取过程中资源的专题性和系统的可管理性以及易用性。重点对文本解析过滤、Plugin插件开发以及搜索结果的层次化自动聚类等相关技术进行深入研究。通过基于Webservice的服务接口,实现其在数字图书馆资源层的集成应用。
摘要:设计了一种在中英文环境下、能够对nutch的搜索结果进行聚类处理的搜索结果聚类系统,该系统基于k-means算法和后缀树聚类算法,是一个由nutch搜索引擎、文本分词、TF-IDF权重计算以及文本聚类等模块构成的搜索引擎结果文档聚类系统,并通过实验对k-means算法和后缀树算法进行了对比。
摘要:针对目前主题搜索引擎检索结果的主题相关度不能满足专业用户需求的问题,以图情博客为切入点并以开源搜索引擎nutch为技术框架尝试构建图情博客搜索引擎,为以上问题提供解决方案。
摘要:论述nutch插件机制的设计目标,分析归纳nutch轻量级插件体系结构所包括的3组基本概念:微内核、扩展点和扩展;插件、插件清单和插件清单描述器;插件工厂和插件清单解析器。总结nutch插件的处理流程和概念与实际文件之间的对应关系。对nutch插件机制的深入理解,有助于灵活构建基于nutch的新应用。
摘要:为提高搜索引擎检索节能减排领域信息的准确度,在研究垂直搜索引擎的设计思想和相关技术的基础上,利用nutch开源框架设计实现节能减排垂直搜索引擎。采用网页模板技术对网页信息进行提取,利用改进的TF-IDF算法进行特征词表示,采用基于特征词的向量空间模型进行主题相关性判定,利用朴素贝叶斯分类算法对网页信息进行分类。实验结果表明,该搜索引擎可有效对节能减排的相关信息进行检索。
摘要:nutch是开源搜索引擎,Hadoop是Apache开发的类似于Google GFS和MapReduce的开源云平台.利用nutch和Hadoop可以设计高效、可靠、可扩展的搜索引擎,然而nutch的分词模块对中文进行单字切分,不符合在汉语中以词语切分的习惯,为了解决这个问题,采用词典分词的中文分词器IK Analyzer对nutch的分词模块进行改进,首先描述在nutch上实现IK Analyzer的方法,然后在Hadoop云环境下对该分词模块进行测试.测试结果表明,IK Analyzer的中文分词效果很符合汉语的习惯,对nutch的理论和应用研究具有一定的意义.
摘要:针对目前通用搜索引擎对专门领域及特定主题信息覆盖率较低,在开源的nutch搜索引擎架构的基础上,通过Hash索引在多语种农业叙词表AGROVOC上进行农业词典的构建,利用已有的空间向量算法进行农业相关度计算,并结合Page-Rank的改进算法对结果综合排序,搭建了一个面向互联网上农业相关信息资源的搜索引擎。相对于通用搜索引擎来说减少了搜索结果的信息量,提高了搜索速度,同时提高了专业信息搜索的准确率。
摘要:面对与日俱增的中文信息检索需求,nutch作为一个开源的搜索引擎系统平台受到众多开发者的青睐.但由于nutch是基于英文的系统,不具备中文分词能力,因此,研究中文分词方法在nutch中的应用对实现中文搜索引擎具有非常现实的意义.在对中文分词技术进行研究的基础上,设计并实现了具有中文分词功能和新词识别功能的分词器,在nutch中实现了中文分词功能.实验测试结果表明,算法的分词效果能够达到预期的中文分词的要求.
摘要:以新闻、论坛、贴吧、微博等互联网社交媒体平台为研究对象,在对各平台进行领域建模、情报采集流程设计以及采集内容解析的基础上,设计了基于网络抓取开源工具nutch的通用采集系统。根据各平台特点,分别将分类排名、分块解析、模拟登录方法应用于新闻、论坛贴吧、微博的采集工作中,以提高系统的通用性和性价比,实现对多源社交媒体情报的高效采集。
摘要:在研究垂直搜索引擎的设计思想、相关技术的基础上,利用nutch开源框架设计实现了农业环境信息的垂直搜索引擎,支持了对特定信息的检索服务.系统采用了网页模板技术对网页信息进行提取,采用改进的TF-IDF算法提取特征词,利用基于特征词的向量空间模型进行主题相关性判定,利用朴素贝叶斯算法对网页信息进行分类.测试结果表明,改进后的nutch具有更高的查询准确率.
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