摘自:http://makble.com/what-is-term-vector-in-lucene given a document, find all its terms and the positions information of these terms. Index tell us which document matched , term vector tells us how and where its matched. A classic example is search r…

models.py class Person(models.Model): family_name= models.CharField(max_length=20, verbose_name='姓') given_name = models.CharField(max_length=20, verbose_name='名') def name(self): # 计算字段要显示在修改页面中只能定义在只读字段中(否则不显示):readonly_fields = ('sc',) return '%s,…

> db.articles.createIndex( { subject: "text" } ) { "createdCollectionAutomatically" : true, , , } > db.articles.insert( ... [ ... { _id: , subject: }, ... { _id: , subject: }, ... { _id: , subject: }, ... { _id: , subject: }, ...…

概要 本篇主要介绍一个Term Vector的概念和基本使用方法. term vector是什么? 每次有document数据插入时,elasticsearch除了对document进行正排.倒排索引的存储之外,如果此索引的field设置了term_vector参数,elasticsearch还会对这个的分词信息进行计算.统计,比如这个document有多少个field,每个field的值分词处理后得到的term的df值,ttf值是多少,每个term存储的位置偏移量等信息,这些统计信息统称为te…

超计算(Hyper computation)模型 作者:Xyan Xcllet链接:https://www.zhihu.com/question/21579465/answer/106995708来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 超计算,是一个研究比图灵机计算能力更强的计算能力的计算机器的理论计算机科学分支. 主要有以下部分模型: A.谕示机.带“黑箱”的图灵机.由图灵本人亲自提出,“黑箱”就是一个谕示,经过一个谕示就可以得到一个问题的判定结果.所有…

Solr In Action 笔记(2) 之评分机制(相似性计算) 1 简述 我们对搜索引擎进行查询时候,很少会有人进行翻页操作.这就要求我们对索引的内容提取具有高度的匹配性,这就搜索引擎文档的相似性计算,如何准确的选出最符合查询条件的文档. <这就是搜索引擎>里面对相似性计算进行了简单的介绍. 内容的相似性计算由搜索引擎的检索模型建模,它是搜索引擎的理论基础,为量化相关性提供了一种数学模型,否则没法计算.当然检索模型理论研究存在理想化的隐含假设,即假设用户需求已经通过查询非常清晰明确地表达出…

摘  要  在搜索引擎的检索结果页面中,用户经常会得到内容相似的重复页面,它们中大多是由于网站之间转载造成的.为提高检索效率和用户满意度,提出一种基于特征向量的大规模中文近似网页检测算法DDW(Detect near-Duplicate WebPages ).试验证明,比起其他网页去重算法(I-Match),DDW具有很好的抵抗噪声的能力及近似线性的时间和空间复杂度,在大规模实验中获得良好测试结果. 关键词  网页去重算法   特征向量   近似网页   支持向量机 第一部分介绍现有去重算法:第…

”云”或者’云滴‘是云模型的基本单元,所谓云是指在其论域上的一个分布,可以用联合概率的形式(x, u)来表示 云模型用三个数据来表示其特征 期望:云滴在论域空间分布的期望,一般用符号Εx表示. 熵:不确定程度,由离散程度和模糊程度共同决定,一般用En表示. 超熵: 用来度量熵的不确定性,既熵的熵,一般用符号He表示. 云有两种发生器:正向云发生器和逆向云发生器,分别用来生成足够的云滴和计算云数字特征(Ex, En,He). 正向云发生器: 1.生成以En为期望,以He^2为方差的正态随机数En’…

通过第四章的学习,可以了解lucene的分析过程是怎样的,并且可以学会如何使用lucene内置分析器,以及自定义分析器.下面是具体总结 1. 分析(Analysis)是什么? 在lucene中,分析就是指:将域(Field)文本转换成最基本的索引表示单元---项(Term)的过程.而项(Term)又是由语汇单元(Token)以及它所属的域名组合而成的. 在索引过程中存在分析(IndexWriter的初始化中需要放入一个Analyzer的实例:并且如果要使Analyzer生效,则需要使用Index…

本章节告诉我们怎么用搜索.通过这章节的学习,虽然搜索的内部原理不清楚,但是至少应该学会简单的编写搜索程序了本章节,需要掌握如下几个主要API1.IndexSearcher类:搜索索引的门户,发起者.    初始化:IndexSearcher is = new IndexSearcher(dir) --- 不产生近实时搜索的效果                 或者                  IndexREeader reader = IndexReader.open(dir);Index…