本文關鍵詞： RSS 資源聚合 評價算法 搜索模型 搜索引擎　出處：《中山大學》2012年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：互聯(lián)網(wǎng)信息的爆發(fā)式增長給人們帶來了信息量過載的問題，用戶在龐大的網(wǎng)絡資源中獲取自己關注的信息已經(jīng)越來越困難。RSS信息聚合平臺為用戶提供了多樣化、個性化的信息獲取方式，便于用戶及時快速地獲取自己關注的網(wǎng)絡信息。 隨著RSS信息聚合平臺中數(shù)據(jù)源的不斷更新，平臺中的數(shù)據(jù)量也日漸龐大。當數(shù)據(jù)量遠遠超過用戶逐一瀏覽信息的能力范圍時，平臺中的搜索引擎就成為了用戶精確檢索信息的主要工具。 本文圍繞著實現(xiàn)一個RSS資源聚合系統(tǒng)的搜索引擎，通過研究系統(tǒng)中RSS數(shù)據(jù)源的特點，提出了面向RSS資源聚合系統(tǒng)的搜索模型。該模型在具備了現(xiàn)有RSS信息聚合平臺基本搜索功能的基礎上，結合了Lucene排序算法和RSS數(shù)據(jù)源評價算法，使得其搜索的排序結果更加貼近于系統(tǒng)中RSS數(shù)據(jù)源的特點，，為RSS資源聚合系統(tǒng)提供更貼切其特征的搜索服務。本文完成的主要工作如下： 首先，本文提出了RSS數(shù)據(jù)源評價算法。本文分析了RSS資源聚合系統(tǒng)中數(shù)據(jù)源的特點，借鑒網(wǎng)頁鏈接分析中的排序算法思想，提出了RSS數(shù)據(jù)源的評價算法。通過該算法可以衡量系統(tǒng)中不同RSS數(shù)據(jù)源之間質量的高低。 其次，本文結合了Lucene排序算法和RSS數(shù)據(jù)源的評價算法，設計了一個面向RSS資源聚合系統(tǒng)的搜索模型。該搜索模型加強了RSS數(shù)據(jù)源質量和條目發(fā)布時間對搜索排序結果的影響，使得排序結果更加符合系統(tǒng)中數(shù)據(jù)的特征，為系統(tǒng)提供更貼切的搜索服務。本文通過實驗和測試驗證了該模型的有效性和可行性。 最后，本文使用檢索引擎工具包Lucene構建一個搜索引擎的框架，實現(xiàn)了“HCI@RSS”資源聚合系統(tǒng)的搜索引擎。該搜索引擎應用了面向RSS資源聚合系統(tǒng)的搜索模型。本文最后遵循軟件工程的方法描述了系統(tǒng)搜索引擎模塊的設計和實現(xiàn)過程，并通過系統(tǒng)的測試和運行驗證了該搜索引擎的有效性和可行性。
[Abstract]:The explosive growth of Internet information brings people the problem of information overload. It is more and more difficult for users to obtain the information of their concern in the huge network resources. RSS information aggregation platform provides users with a variety of information. Personalized information acquisition method is convenient for users to get their concerned network information in time and quickly. With the continuous updating of the data sources in the RSS information aggregation platform, the amount of data in the platform is becoming larger and larger. When the amount of data is far beyond the range of users' ability to browse the information one by one, The search engine in the platform has become the main tool for users to retrieve information accurately. This paper focuses on the implementation of a RSS resource aggregation system search engine, through the study of the characteristics of RSS data sources in the system, This paper presents a search model for RSS resource aggregation system, which combines the Lucene sorting algorithm and the RSS data source evaluation algorithm on the basis of the basic searching function of the existing RSS information aggregation platform. It makes the search result more close to the characteristics of the RSS data source in the system, and provides a more appropriate search service for the RSS resource aggregation system. The main work of this paper is as follows:. First of all, this paper puts forward the RSS data source evaluation algorithm, analyzes the characteristics of the data source in the RSS resource aggregation system, and draws lessons from the idea of sorting algorithm in the web link analysis. The evaluation algorithm of RSS data sources is proposed, by which the quality of different RSS data sources in the system can be measured. Secondly, combining the Lucene sorting algorithm and the RSS data source evaluation algorithm, this paper designs a search model for RSS resource aggregation system, which strengthens the influence of RSS data source quality and item publishing time on the search sorting results. The sorting results are more consistent with the characteristics of the data in the system and provide a more appropriate search service for the system. The validity and feasibility of the model are verified by experiments and tests. Finally, this article uses Lucene, a search engine toolkit, to build a framework for a search engine. The search engine of "HCI@RSS" resource aggregation system is implemented. This search engine applies the search model oriented to RSS resource aggregation system. Finally, the design and implementation process of search engine module is described according to the method of software engineering. The effectiveness and feasibility of the search engine are verified by testing and running of the system.
【學位授予單位】：中山大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：TP391.3

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