分布式学术搜索引擎研制及其大数据应用.pdf

根据提供的文件信息，我们可以提取如下知识点： 分布式学术搜索引擎研制及其大数据应用的研究主题，是基于当前信息检索系统的流行趋势，特别是在图书情报领域。这一领域传统上使用的“情报检索系统”现被称为“学术搜索引擎”。尽管技术上和应用层面上有共同点，但是二者也存在显著差异。随着信息爆炸和用户需求的激增，传统的集中式搜索引擎已经不能满足需求，因此发展出了能提供“云服务”的分布式搜索引擎，以应对信息量大和用户需求的普及化。 文章内容涉及三个主要方面：学术搜索引擎的关键技术、分布式搜索引擎的架构，以及分布式搜索引擎在大数据领域的主要应用价值。作者介绍了分布式搜索引擎RMSCIoud的典型应用场景。 传统计算机情报检索系统由电子计算机、通信网络和终端设备组成，可以进行情报资料的收集、标引、分析、组织、存储、检索和传播等工作。其服务方式主要有定题情报服务、回溯情报检索和联机情报检索三种。 搜索引擎的核心是“检索”，而不仅仅是“搜索”。情报检索系统的主要考核指标是查全率和查准率，即能在大量文献中快速准确地检索到所需信息。与之相比，通用搜索引擎更侧重于文本全文检索和简单智能扩展服务。情报检索系统的检索对象通常是经过专家或权威机构评审的正规出版物信息，而网上搜索引擎则更多是针对网页的搜索，信息获取虽然及时，但真实性难以评估。 在大数据时代，学术搜索引擎的关键技术研究涵盖数据存储在不同类型的数据库中，包括关系数据库、非结构化数据库和近年来兴起的NoSQL数据库。科技文献数据库因自身特点而多使用非结构化数据库管理，搜索引擎作为构架在数据库管理系统之上的搜索功能模块，其关键检索技术涉及数据发现和检索效率优化等。 搜索引擎的技术架构主要包括提高常规数据库管理系统的检索效率，包括速度、效率和检索的查全/查准率等方面。文章中提到的技术架构图展示了搜索引擎如何通过数据库管理系统提供的接口获取数据，并通过特定的数据驱动方式或WebService接口对外提供数据访问。 文章中的关键词包括“学术搜索引擎”、“分布式检索”、“大数据应用”、“云服务”和“RMSCloud”，表明该研究不仅关注搜索引擎的技术层面，还关注其在大数据环境下的云服务应用和实际场景落地。 通过上述内容，我们可以总结出，分布式学术搜索引擎的研制及其在大数据领域应用的研究，涵盖了对现有信息检索系统的重新定义、关键技术研发、系统架构优化以及云服务模式下的大数据应用分析。这一研究不但提升了搜索引擎的技术水平，也为大数据应用提供了新的解决方案。