分布式海量问题数据的相似性检索模型研究.pdf

分布式海量问题数据的相似性检索模型研究 分布式海量问题数据的相似性检索模型研究是当前信息检索技术中的一大挑战。随着互联网技术的快速发展和企业内部信息化程度的提高，各种信息资源的数量急剧增加，信息检索技术因此而诞生。然而，大多数企业和组织仍然使用传统的搜索引擎和SQL查询方式来解决检索需求，且缺乏查询的相似性度量，从而导致用户体验不佳。 分布式海量问题数据的相似性检索模型研究旨在解决当前信息检索技术面临的挑战，即如何充分发挥海量数据的潜力价值，并提供高效、低成本的信息检索服务。传统的分布式数据并行处理方法存在诸多限制，如高昂的数据存储和管理成本、Poor处理能力、复杂的并行编程模型和高昂的硬件设备要求。 基于现有的分布式计算、存储技术和Hadoop生态系统的研究，以及实际的软件和硬件条件，该研究提出了分布式海量问题数据的相似性检索模型，以满足用户对大量问题报告的相似性检索需求。该模型的详细内容包括： 1. 半结构化数据集（大量问题报告）的并行解析算法设计。该算法使用HDFS（Hadoop Distributed File System）来存储原始数据，并将工作负载分布到Hadoop集群中的计算机上，从而实现高效的数据处理。 2. 半结构化XML文档的解析方法研究。该研究分析了现有的半结构化XML文档解析方法，并结合MapReduce编程模型，设计了一种可自定义的逻辑分区格式，以满足不同用户的需求。 3. 分布式海量问题数据的相似性度量模型研究。该模型使用机器学习算法和自然语言处理技术来度量问题报告之间的相似性，并提供了高效的相似性检索服务。 4. 该模型的实现和评估。该研究使用Hadoop生态系统和实际的软件和硬件条件来实现分布式海量问题数据的相似性检索模型，并对该模型进行了评估和优化。 分布式海量问题数据的相似性检索模型研究旨在解决当前信息检索技术面临的挑战，提供高效、低成本的信息检索服务，并满足用户对大量问题报告的相似性检索需求。该研究的结论对信息检索技术的发展和应用具有重要的参考价值。