信息检索效率的探讨
学号：20095101112
学年论文（设计）
学院计算机与信息技术学院
专业计算机科学与技术
年级2009级计算机科学与技术（1）班
姓名杜懂懂
论文（设计）题目信息检索效率的探讨
指导教师刘道华职称副教授
成绩
2013 年 5 月 13 日
信息检索效率的探讨
摘要：在信息技术迅速发展的推动下，传统信息服务机构和网络信息服务运营商逐步走上由信息服务向知识服务的转型之路。在这种趋势下，信息检索也由过去单纯的字符匹配逐步转向面向内容、基于知识的信息检索。在这里简单探讨一下基于知识服务的信息检索效率的基本概念和评价指标，剖析语义分析程度、信息模型、检索方法和信息收录范围等主要影响因素，最后通过一个实例，对比分析说明知识服务将提高用户信息检索的效率。
关键词：知识服务；信息检索；效率。
引言：进入知识经济时代，知识管理、知识服务的理念得到广泛认同，信息检索技术也由基于关键词的信息检索逐步转向针对文章内容的基于知识的信息检索。后者不再是基于字符的机械匹配，而是更强调语义，模拟人类的思维方式，从语义和概念出发，自动分析信息资源的语义信息，查找和发现具有相关知识单元的信息资源。较之前者，其检索结果更准确，更贴近用户需求。信息检索是将信息按照一定的规律组织起来，找到所需信息的过程和技术，简单的说，就是信息的有序化识别和查找。信息检索效率就是实施识别和查找过程的效率。信息检索效率不仅是影响信息检索工具价值的重要因素，也是评价信息检索技术发展的重要指标。
1、基于知识服务的信息检索效率的主要评价指标有检全率、检准率、友好性和检索耗时。
1.1、检全率
检出相关信息的记录数与系统中全部相关信息的记录数之比。这里的相关信息是指具有语义联系的信息。
1.2、检准率
是指检出相关记录数与检出全部相关记录数之比。
1.3、友好性
对检索结果按照相关度进行排序，便于用户率先查看相关度高的结果再看相关
度低的结果，减少用户定位到目标结果的耗时。
1.4、检索耗时是指从用户提交请求到计算机返回检索结果所消耗的时长，由网络速度和检索算法决定。
2、影响因素分析
基于知识服务的信息检索是建立在语义理解基础之上的智能检索过程，影响检索效率的因素主要有语义分析、信息模型、检索方法和信息收录范围，分述如下。
2.1、语义分析程度
2.1.1、语义分析
语义分析是在提供信息检索服务之前，对收录信息资源进行语义层面的分析，发现和标记信息资源的知识单元及相互联系，构建基于信息资源本质内容的知识库。语义分析的目的在于控制检索的语义范围，从而控制检索的范围，保证检索出全部与某特定学科内容相关的信息，剔除所有与此学科内容不相干的信息。可以说，信息检索的范围与语义分析的程度息息相关，语义分析程度越充分，发现的知识单元越丰富，检索结果越全面、准确；反之，语义分析程度不够，能够发现和标记的知识单元就相对较少，检全率和检准率都会降低导致检索效率低下。
2.1.2、语义分析的内容
针对信息资源内容的语义分析包括两个方面：基于内容的定性分析和定量分析。基于内容的定性分析是对信息内容的学科属性进行分析和鉴定。通过语义分析，确定信息所属范畴，从而限定了信息检索的范围。目前定性分析的方法主要有专家法和机器学习法。基于内容的的定量分析是定量的分析信息资源之间的关系，通过对信息资源所含知识单元的数量特征、数量关系和数量发展进行统计分析，区分核心信息资源和一般信息资源的知识单元的差异。
2.1.3、语义分析对检索效率的影响
信息内容的定性分析能够分析和鉴定信息的学科属性，控制检索的语义范同，保证了能够检索出全部与特定学科内容相关的信息，剔除不相关的信息，提高了信息检索的检全率和检准率。信息内容的定量分析从数量的角度分析信息资源的相互关系，区分出核心信息资源和一般信息资源，使检索过程优先匹配核心信息资源，
缩减平均匹配时间，提高检索效率。因此，信息资源的语义分析程度是影响信息检索效率的关键因素。
2.2、检索模型
信息检索模型是描述信息检索过程中文档表示，查询及其相互关系的模型。信息检索模型决定了查询过程的效率。目前主要的信息检索模型有布尔模型、向量空间模型、概念模型和基于本体的信息检索模型。
2.2.1、布尔模型
布尔模型是基于集合论和布尔代数的一种简单模型，该模型为用户提供了一个容易掌握的方式，输入布尔表达式即可查询。布尔模型定义索引术语只有两种状态：匹配和不匹配，这就导致了索引术语的权重都表现为二元性，要么文档完全匹配，要么文档完全不匹配，布尔模型只能进行精确检索而不能进行模糊检索。
2.2.2、向量模型
向量空间模型是利用空间相似性来表示语义的相似性。文档和查询都用多次元向量表示，如果查询向量和文档向量距离最近，那么这个文档和这个查询的相关度就最大，匹配程度就越高。向量空间模型解决了布尔模型索引术语权重二元性的缺点，提供出符合某向量距离(即相关度数值)范围内的所有检索结果，很大程度的提升了信息检索的检全率，但倘若相关度制定的过低，则会导致检索结果数量过多，影响检索效率。
2.2.3、概率模型
概率模型基于以下理论：给定一个查询串q和集合中的文档d，概率模型来估计用户查询串q与文档d相关的概率。概率模型假设这种概率只由查询串和文档决定。更进一步说，该模型假定存在一个所有文档的集合，即相对于查询串q的结果文档子集，这种理想的集合用R表示，集合中的文档是被预料与查询串相关的。
2.2.4、基于本体的信息检索模型
基于本体的信息检索模型是利用领域本体作为组织资源的基础。首先构建一个涵盖相关领域概念及概念之间关联的本体库，在这基础上确定领域本体的主要概念和概念之间的关系，构筑领域本体的概念模型。该模型的检索过程如下：用户提交检索的关键字，系统查询本体库，从中找到关键字涉及的各个领域，并将其所在领
域及该领域下的关键字罗列给用户，用户再根据个人意图确定需要查询的领域和关键字，系统根据经过本体库规范后的请求对信息资源进行全文检索，最后将检索结果返同给用户。系统通过修正用户的查询语句，使检索系统能够“理解”人类的自然语言，充分明白用户的真正意图，达到提高检索效率的目的。
2.3、检索方法
检索方法是用户进行信息检索时借助的工具或采用的方式。采用不同检索方法对同一目标进行检索，效率也不尽相同。目前，网络信息检索的方法主要有以下三种。
2.3.1、目录式检索
目录式检索是依靠专业人员对信息资源的了解开发出类似目录一样等级清晰的信息资源指南，如著名的Yahoo目录、新浪导航、CAMS的重点学科导航库等。
目录式检索的主要特点是专业人员根据信息资源的主题内容进行分类，并以层次清晰的目录形式组织和表现，适合面向某一领域的主题信息检索。目前这种专业性的网站信息指南十分广泛，几乎每一门学科、重点项目和研究领域的信息指南都能在互联网上找到。
2.3.2、搜索引擎
搜索引擎作为现今主要的信息检索方法，在信息检索中占据重要的地位。搜索引擎根据用户提交的关键词对信息资源逐一匹配，最终返回相关信息。搜索引擎的检索效率与用户提交的关键词紧密相关，合理的关键词能够帮助用户迅速找到期望的信息，反之，不合理的关键词会导致检索效率不高。
2.3.3、在线数据库查询
目前网络上有很多在线数据查询系统，如CNKI中国期刊网、超星数字图书馆、万方数据库资源系统等。利用在蛙数据库查询系统是用户检索学术信息的有效方法
2.4、信息收录范圈
信息收录范围是信息服务机构收录的信息资源所属的时间跨度和学科领域。收录的信息资源时间跨度越大、涉及学科领域越丰富，信息检索结果就越全面、越准确。
3、检索实倒分析
随著知识处理技术的发展．传统的搜索引擎不断向知识服务方向发展，如主题式搜索引擎，借鉴知识服务的思想，采用根据信息资源内容先划分主题再进行关键词匹配的方式，显著提高了信息检索的质量和效率，如G叩gle按照主题划分为快讯、图书、字典、大学、学术、购物、公交、地图等具有独立主题的搜索引擎。在此，仅以Google购物搜索为例，对基于知识服务的信息检索效率进行简要示例与分析，例如，用户希望检索目前某品牌手机价格，分别在Google和Google购物搜索中输入“N97价格”和“N97”，检索结果分别显示：在Google的传统搜索引擎中检索到约
9,760,000条与“N97价格”有关的资讯、图片等，用户需要一条条点击才可能获取具体价格，而通过Goo出购物检索后，返回1,588条“闰片+文摘+价格”的结构化的检索结果，用户体验十分直观、方便、快捷。在这个实例中，Google的购物检索以强大的搜索引擎和语义分析技术作为支撑，保证了检全率和检准率，加强了用户友好性，降低了用户检索耗时，提高了信息检索效率。
4、结束语
提高信息检索效率就是要提高信息检索的检全率、检准率、加强友好性、降低检索耗时。传统信息检索效率的提高主要依靠选择关键词的技巧，采用扩大、缩小检索范围，关键词组配等方法提高信息检索的检全率、检准率。随着知识服务的不断推进，知识服务的技术和产品也随之逐步增多，如主题式搜索引擎、维基百科等等，借助这些知识服务产品，可进一步加强用户认知程度，提高用户检索效率。
参考文献：
【1】王兰成，曾琼．基于本体的知识检索模型及呈现技术研究．图书情报工作，2009(5)．
【2】黄绍龙．基于语义网的信息检索．中国新技术新产品，2009(3)．
【3】张玉明，南凯，马永征．基于本体的信息检索模型研究．计算机应用研究，2008(8)．
【4】王知滓，蒋伟伟．十五年来我国网络信息检索研究述评．情报科学，2004(4)．【5】Google购物搜索。
使用Oracle全文索引搜索文本
使用Oracle全文索引搜索文本 不使用Oracle text功能,也有很多方法可以在Oracle数据库中搜索文本.可以使用标准的INSTR 函数和LIKE操作符实现。 SELECT *FROM mytext WHERE INSTR (thetext, 'Oracle') > 0; SELECT * FROM mytext WHERE thetext LIKE '%Oracle%'; 有很多时候，使用instr和like是很理想的, 特别是搜索仅跨越很小的表的时候.然而通过这些文本定位的方法将导致全表扫描,对资源来说消耗比较昂贵,而且实现的搜索功能也非常有限，因此对海量的文本数据进行搜索时，建议使用oralce提供的全文检索功能建立全文检索的步骤步骤一检查和设置数据库角色首先检查数据库中是否有CTXSYS用户和CTXAPP脚色。如果没有这个用户和角色，意味着你的数据库创建时未安装intermedia功能。你必须修改数据库以安装这项功能。默认安装情况下，ctxsys用户是被锁定的，因此要先启用ctxsys 的用户。步骤二赋权在ctxsys用户下把ctx_ddl的执行权限赋于要使用全文索引的用户，例： grant execute on ctx_ddl to pomoho; 步骤三设置词法分析器(lexer) Oracle实现全文检索，其机制其实很简单。即通过Oracle专利的词法分析器(lexer),将文章中所有的表意单元(Oracle 称为term)找出来，记录在一组以dr$开头的表中，同时记下该term 出现的位置、次数、hash 值等信息。检索时，Oracle 从这组表中查找相应的term，并计算其出现频率，根据某个算法来计算每个文档的得分(score),即所谓的‘匹配率’。而lexer则是该机制的核心，它决定了全文检索的效率。Oracle 针对不同的语言提供了不同的lexer, 而我们通常能用到其中的三个： n basic_lexer: 针对英语。它能根据空格和标点来将英语单词从句子中分离，还能自动将一些出现频率过高已经失去检索意义的单词作为‘垃圾’处理，如if , is 等，具有较高的处理效率。但该lexer应用于汉语则有很多问题，由于它只认空格和标点，而汉语的一句话中通常不会有空格，因此，它会把整句话作为一个term,事实上失去检索能力。以‘中国人民站起来了’这句话为例，basic_lexer 分析的结果只有一个term ,就是‘中国人民站起来了’。此时若检索‘中国’，将检索不到内容。 n chinese_vgram_lexer: 专门的汉语分析器，支持所有汉字字符集(ZHS16CGB231280 ZHS16GBK ZHT32EUC ZHT16BIG5 ZHT32TRIS ZHT16MSWIN950 ZHT16HKSCS UTF8 )。该分析器按字为单元来分析汉语句子。‘中国人民站起来了’这句话，会被它分析成如下几个term: ‘中’，‘中国’，‘国人’，‘人民’，‘民站’，‘站起’，起来’，‘来了’，‘了’。可以看出，这种分析方法，实现算法很简单，并且能实现‘一网打尽’，但效率则是差强人意。 n chinese_lexer: 这是一个新的汉语分析器，只支持utf8字符集。上面已经看到，chinese vgram lexer这个分析器由于不认识常用的汉语词汇，因此分析的单元非常机械，像上面的‘民站’，‘站起’在汉语中根本不会单独出现，因此这种term是没有意义的，反而影响效率。chinese_lexer的最大改进就是该分析器能认识大部分常用汉语词汇，因此能更有效率地分析句子，像以上两个愚蠢的单元将不会再出现，极大提高了效率。但是它只支持utf8, 如果你的数据库是zhs16gbk字符集，则只能使用笨笨的那个Chinese vgram lexer. 如果不做任何设置，Oracle 缺省使用basic_lexer这个分析器。要指定使用哪一个lexer, 可以这样操作： 第一．当前用户下下建立一个preference(例：在pomoho用户下执行以下语句) exec ctx_ddl.create_preference ('my_lexer', 'chinese_vgram_lexer');
信息检索与利用_实验指导_2014
实验一信息检索概论 一、实验目的 1. 练习并掌握分辨检索信息中关键字的方法。 2. 练习并掌握简单的检索表达式书写方法 3. 了解本学期的检索任务，初步确定与自己专业相关的检索课题。 二、实验容 （一）基础知识 1. 了解“搜索引擎”与“数据库”在进行搜索时的特点。 （1）在百度中以“中国知网”为关键字搜索，找到“中国知网”的入口地址，并打开中国知网首页。 （2）分别在百度和中国知网中进行搜索，分别以“移动互联网业务”为关键词进行搜索，试着总结在百度搜索到的与在中国知网搜索到的资源的类型有哪些不同？ 2．写出关键字 为了解我国移动互联网业务，在互联网和数据库中进行检索。 （1）使用百度搜索，查找工业和信息化部电信研究院编制的“移动互联网业务”的白皮书，下载文献资料。 关键字： 检索结果：截止到目前为止，可以搜索到工业和信息化部电信研究院编制的“移动互联网业务”的白皮书共有个。 （2）在CNKI中检索移动互联网业务发展趋势方面的论文。 关键字： 3．写出符合条件的检索式，并验证检索式的检索效果。 （1）条件1：篇名中包含关键词“矩阵”，并且文章的作者是“珍珠”。 检索式： （2）条件2：检索有关长三角区域经济发展方面的论文。 检索式： （3）条件3：2006年以后发表的关于微藻生物柴油发展趋势的论文检索式：
（二）了解本学期的检索任务，初步确定与自己专业相关的检索课题，并在后续的几周一边学习一边完成检索报告。 详情参见“信息检索与应用期末综合报告（2014期末）.docx”
实验二网络信息资源的检索 一、实验目的 1．了解网络信息资源的基本情况； 2. 熟悉WWW信息资源的主要检索方法； 3. 掌握常用搜索引擎的检索方法以及检索技术。 二、实验容 （一）基础知识 1．使用百度高级搜索（.baidu./gaoji/advanced.html）功能搜索，限制文件格式，查找关于“量子力学”方面的各类型文献，写出检索过程： .PDF类型文献检索过程： 检索结果： .DOC类型文献检索过程： 检索结果： 2. 利用百度搜索引擎查找“脱口秀节目”的中英文同义词？ 3. 使用搜索引擎检索“元搜索引擎”的定义？试举出2个元搜索引擎的名称？检索过程： 检索结果： 元搜索引擎名称： 4．使用目录搜索引擎查找与本专业相关的，记录结果。 目录搜索引擎的名称： 检索过程： 检索结果： （二）情景任务 为某个群体（家庭、老人、年轻人等）制定一份旅游计划（不参加旅行社），指定旅游出发城市及目的地、经费上限，时间为5～7天，由学生课外完成旅游路线制定，设计一个花费合理并详细可行的计划。结果有任务报告书（word文档）和一份PPT报告（汇报）。 按小组开展调查。每组选出一名组长，负责小组成员分工；选出一名同学做
信息检索效率的影响因素及改善方法
试述信息检索效率的影响因素及改善方法 摘要：席卷而来的因特网正将整个世界的丰富信息资源带到每一个人的面前，成为知识经济时代不可缺少的重要工具。在因特网上，几乎可以找到个人所需的任何信息。为了帮助每个人顺利检索和查找网络信息，网络信息检索应运而生。 关键词：网络信息检索 一、网络信息检索的现状 1990年以前，网络信息检索的现状是没有任何人能够检索互联网上的信息，应该说，所有的网络信息检索工具都是从1990年的Alan Emtage等人发明的Archie开始的，虽然它当时只可以实现简单意义上的FTP文件检索。随着World Wide Web的出现和发展，基于网页的信息检索工具出现并迅速发展起来。1995年，基于网络信息检索工具本身的检索工具元搜索引擎由美国华盛顿大学的Eric Selberg人等发明。伴随着网络技术的发展，网络信息检索工具也取得了十足的发展，网络信息检索的效率问题也越来越得到了人们的重视。 关于信息检索效率的内涵，莫斯在莫斯定律（1960）中指出：“当读者在使用某信息检索系统时，若取得信息时手续的麻烦和不便程度大于其得到该信息时，该检索系统就会趋向于无人使用。”信息检索效率，不仅是影响信息检索系统价值的主要因素，还是人们评价信息检索质量的重要指标。信息检索效率是指全、准、快、便、省（检全率、检准率、检索方便性、检索成本与效益），最主要的是“全”和“准”。简而言之，信息检索效率，主要是指查找所需信息的全、准程度，即检全率和检准率。检全率是指检出相关信息记录数与系统中全部相关信息记录数之比，检准率是指检出相关信息记录数与检出全部记录数之比。
随着信息资源数字化的发展，人们在日常生活、工作和学习中越来越依赖于互联网来检索和获取各种信息；然而，由于因特网信息资源的数量庞大和分散性等特点，用户想在最短的时间内获取自己所需要的信息，却经常会感到相当困难，这主要是受到各方面因素的影响。 二、影响网络信息检索效率的因素 1、来自ICP（即是Imtemet Content Provider的简称），它是指网络信息提供者或称网站经营者。而它的影响则与检索人员素质因素息息相关。信息检索人员素质主要包括专业与外语水平、计算操作能力、学科知识结构、信息检索知识、工作经验及敬业精神等，它们在很大程度上制约着检索策略的制定。检索策略就是在分析课题内容实质的基础上，选择检索系统、检索档案、检索途径，确定检索词及相互间的逻辑关系，直到给出检索顺序的最佳实施方案等一系列的科学措施。信息检索人员，肩负着把用户提问转化为检索式的任务，是影响信息检索效率的一个重要因素。由于某些ICP为了某种目的或者为了增加其经营利润，所以在大量优质网站（如中国专利信息网、搜狐、新浪等）产生的同时，也出现部分劣质网站，具体表现在；网站内容陈旧，无特色；站点雷同，缺少创意；栏目设置混乱，无导航措施；网页缺乏规范；分类标准不统一等；虽然网站发展迅速，但具有价值的专业性或专题性网站却相当少。体现在数据库方面，高质量的专业性数据库，特别是免费的全文数据库更加有限，这些均对用户检索网络信息造成很大的影响。 标引是使文献获得检索标识，将众多无序文献转化为有序的文献集合，为读者检索提供有效的途径，因此标引结果的好坏影响数据库的质量，决定数据库的检索效率。目前有些网络数据库采用无标引检索系统，虽然降低了文献处理成本，加速文献处理速度，减轻了文献处理难度，增加了检索系统的易用性，但在一定程度上也降低了检索效率，如有些全文检索系统，查全率高，但查准率无法保证，使用户无法获得满意的检索结果。另外各网站之间缺乏规范性管理，目前还没有采用一种规范的检索语言作为统一标准，这使得网络信息资源分
高效记忆的常用方法
高效记忆的常用方法 高效记忆的常用方法一、视觉记忆 研究发现，人类对于图片或场景等视觉信息的记忆能力似乎要强于语言信息(无论语言信息是以听觉方式呈现还是以 视觉方式呈现——比如听书或者读书)。从进化的角度看，一个可能的原因是：原始人类在野外生存时，需要记忆的就是食物所在的场景，可能改天再来寻找——这种记忆能力人类优化了几百万年，而语言出现才不过几千年或上万年。另外一个可能的原因是：图像会直接作用于右脑的视觉中枢。所以基于这个原理，我们可以利用视觉来辅助记忆。大致上又可以分为两个方向： 将需要记忆的信息转化为图像 生活中，这个方法最常见的案例是用图表或者曲线来表示信息。例如记忆领域最著名的艾宾浩斯遗忘曲线，我们对这个曲线的印象肯定要比右上角的数据表格更深。 高效记忆的常用方法二、添加助记图像 对于读书来说，“视觉笔记”的方法是一种不错的尝试(下图是“画笔记”这个公众号对于《学会提问》这本书的视觉笔记)。 虽然在单一刺激的情况下，视觉优于其他知觉的记忆效果，
但如果能同时调动多种知觉，效果可能会好于单一的知觉。比如，你在看到某事物的时候，同时又能够触摸。 页 1 第 高效记忆的常用方法三：类比/比喻/想象 我们现在所学习的大部分科学知识都是抽象知识和概念。不仅我们每天赖以生存的语言和文字是人类硬生生创造出来的抽象符号系统(从象形文字以后，文字的具象功能就消失了)，甚至连最简单的计数系统阿拉伯数字也是抽象的(要不为什么我们学习阿拉伯数字时要掰着指头数数呢?)。而同样基于进化的原因，人类对于此类知识甚至有「理解壁垒」。所以，对于此类知识，最好的记忆方法是通过类比/比喻/想象，跟已经被良好理解的事物建立联系。 例如，关于DNA的记忆模型就是一对互相缠绕的双螺旋;而对于原子核-电子模型，可以跟太阳系行星模型类比(虽然我们也没法肉眼直接看到太阳系的整个运转情况，但人类在那个时间点已经实际制作出了很多模型)。 而关于想象的例子，最有名的就是爱因斯坦发现相对论就是因为他想象了如果他坐着光旅行，去看另一束光时，会看到什么样的景象。 高效记忆的常用方法四、理解 其实在认知上，对“理解”(understanding)尚无特别准确的定义(这里不是说的人与人之间的理解)。但可以先粗略
文献检索报告(模板)
信息检索 检索报告 级专业班学号 姓名
说明 利用所学的文献信息检索知识和检索方法，结合自己的专业，自定检索课题，从多方面广泛收集有关资料，并完成该课题的综合检索报告。 一、数据库选择要求 1.中文数据库：CNKI系列资源库、CNKI文献总库平台、维普科技期刊数据库、读秀学术 搜索平台等。 2.外文数据库:Elsevier SD、读秀百链、金图电子图书、PressDisplay等。 3.搜索引擎：google、百度、Bing（必应）等。 4.利用网上的免费或开放资源中相关数据库，如国家图书馆数字资源等。 二、条目解释 1.“检索年限”：范围限定在最近十年以内，各种数据库（检索工具）尽量选用同等年限， 以便之后根据检索结果进行比较，从而加深对各类数据库（检索工具）的认识。 2.“检索词”：列出与课题内容相关的关键词或主题词。 3.“检索式”：运用布尔逻辑运算符来表达检索词与检索词之间逻辑关系，以及检索项（如： 题名、主题、关键词、摘要、作者、作者单位、来源、全文、参考文献、基金等）。如：题名＝汽车 and 尾气 and 排放and 控制。请注意各数据库检索式不一定相同。 4.使用不少于4个数据库（检索工具），每种数据库（检索工具）检索完毕后，记录检 索结果（检出文献篇数），按规定条数列出与课题密切相关的文献（只需列出5条最相关的，不足5条请注明原因），注：中外文数据库列出题名、作者、出处、摘要；搜索引擎列出标题、网址、摘要。 三、其它要求 1、结合所教授的相关写作知识完成综述部分，且字数不能少于800字。 2、作业提交格式：请直接在发放的模板上写作业，作业完成后用“班号+姓名+学号”重新给模板命名，例如：“1班+潘灯+2012007234”。（注：课程序号为TQ2800226101的同学是1班，课程序号为TQ2800226102的同学是2班） 3、作业提交邮箱：1951599257@https://www.360docs.net/doc/1319204675.html,，所发邮件主题须标明“公选课作业：班号+姓名+学号”字样，例如：“公选课作业：1班+潘灯+2012007234”。 4、作业提交时间：请务必于2017年4月28日24点之前将课程作业发送至上述邮箱，逾期不再受理，后果自负！
浅谈MySQL索引分析和优化
MySQL索引分析和优化列：
由于索引文件以B-树格式保存，MySQL能够立即转到合适的firstname，然后再转到合适的lastname，最后转到合适的age。在没有扫描数据文件任何一个记录的情况下，MySQL就正确地找出了搜索的目标记录！ 那么，如果在firstname、lastname、age这三个列上分别创建单列索引，效果是否和创建一个firstname、lastname、age的多列索引一样呢？答案是否定的，两者完全不同。当我们执行查询的时候，MySQL只能使用一个索引。如果你有三个单列的索引，MySQL会试图选择一个限制最严格的索引。但是，即使是限制最严格的单列索引，它的限制能力也肯定远远低于firstname、lastname、age这三个列上的多列索引。
下面我们就来看看这个EXPLAIN分析结果的含义。 table：这是表的名字。 type：连接操作的类型。下面是MySQL文档关于ref连接类型的说明： “对于每一种与另一个表中记录的组合，MySQL将从当前的表读取所有带有匹配索引值的记录。如果连接操作只使用键的最左前缀，或者如果键不是UNIQUE或PRIMARY KEY类型（换句话说，如果连接操作不能根据键值选择出唯一行），则MySQL使用ref连接类型。如果连接操作所用的键只匹配少量的记录，则ref是一种好的连接类型。” 在本例中，由于索引不是UNIQUE类型，ref是我们能够得到的最好连接类型。 如果EXPLAIN显示连接类型是“ALL”，而且你并不想从表里面选择出大多数记录，那么MySQL的操作效率将非常低，因为它要扫描整个表。你可以加入更多的索引来解决这个问题。预知更多信息，请参见MySQL的手册说明。 possible_keys： 可能可以利用的索引的名字。这里的索引名字是创建索引时指定的索引昵称；如果索引没有昵称，则默认显示的是索引中第一个列的名字（在本例中，它是“firstname”）。默认索引名字的含义往往不是很明显。 Key：它显示了MySQL实际使用的索引的名字。如果它为空（或NULL），则MySQL不使用索引。 key_len：索引中被使用部分的长度，以字节计。在本例中，key_len是102，其中firstname 占50字节，lastname占50字节，age占2字节。如果MySQL只使用索引中的firstname部分，则key_len将是50。 ref：它显示的是列的名字（或单词“const”），MySQL将根据这些列来选择行。在本例中，MySQL根据三个常量选择行。 rows：MySQL所认为的它在找到正确的结果之前必须扫描的记录数。显然，这里最理想的数字就是1。 Extra：这里可能出现许多不同的选项，其中大多数将对查询产生负面影响。在本例中，MySQL 只是提醒我们它将用WHERE子句限制搜索结果集。 索引的缺点 到目前为止，我们讨论的都是索引的优点。事实上，索引也是有缺点的。 首先，索引要占用磁盘空间。通常情况下，这个问题不是很突出。但是，如果你创建每一种可能列组合的索引，索引文件体积的增长速度将远远超过数据文件。如果你有一个很大的表，索引文件的大小可能达到操作系统允许的最大文件限制。 第二，对于需要写入数据的操作，比如DELETE、UPDATE以及INSERT操作，索引会降低它们的速度。这是因为MySQL不仅要把改动数据写入数据文件，而且它还要把这些改动写入索引文件。 【结束语】在大型数据库中，索引是提高速度的一个关键因素。不管表的结构是多么简单，一次500000行的表扫描操作无论如何不会快。如果你的网站上也有这种大规模的表，那么你确实应该花些时间去分析可以采用哪些索引，并考虑是否可以改写查询以优化应用。要了解更多信息，请参见MySQL manual。另外注意，本文假定你所使用的MySQL是3.23版，部分查询不能在3.22版MySQL上执行。
信息检索效率的探讨
学号：20095101112 学年论文（设计） 学院计算机与信息技术学院 专业计算机科学与技术 年级2009级计算机科学与技术（1）班 姓名杜懂懂 论文（设计）题目信息检索效率的探讨 指导教师刘道华职称副教授 成绩 2013 年 5 月 13 日 信息检索效率的探讨
摘要：在信息技术迅速发展的推动下，传统信息服务机构和网络信息服务运营商逐步走上由信息服务向知识服务的转型之路。在这种趋势下，信息检索也由过去单纯的字符匹配逐步转向面向内容、基于知识的信息检索。在这里简单探讨一下基于知识服务的信息检索效率的基本概念和评价指标，剖析语义分析程度、信息模型、检索方法和信息收录范围等主要影响因素，最后通过一个实例，对比分析说明知识服务将提高用户信息检索的效率。 关键词：知识服务；信息检索；效率。 引言：进入知识经济时代，知识管理、知识服务的理念得到广泛认同，信息检索技术也由基于关键词的信息检索逐步转向针对文章内容的基于知识的信息检索。后者不再是基于字符的机械匹配，而是更强调语义，模拟人类的思维方式，从语义和概念出发，自动分析信息资源的语义信息，查找和发现具有相关知识单元的信息资源。较之前者，其检索结果更准确，更贴近用户需求。信息检索是将信息按照一定的规律组织起来，找到所需信息的过程和技术，简单的说，就是信息的有序化识别和查找。信息检索效率就是实施识别和查找过程的效率。信息检索效率不仅是影响信息检索工具价值的重要因素，也是评价信息检索技术发展的重要指标。 1、基于知识服务的信息检索效率的主要评价指标有检全率、检准率、友好性和检索耗时。 1.1、检全率 检出相关信息的记录数与系统中全部相关信息的记录数之比。这里的相关信息是指具有语义联系的信息。 1.2、检准率 是指检出相关记录数与检出全部相关记录数之比。 1.3、友好性 对检索结果按照相关度进行排序，便于用户率先查看相关度高的结果再看相关
《科技文献检索报告》参考模板
科技文献检索报告 课题名称：计算机在建筑管理中的应用 课题分析： 近年来，随着改革开放步伐的不断加快，各行各业都在引进国外的先进设备和技术，也引进了不少先进的管理理论和方法，计算机的普及和应用就是在这种形势下发展起来的并正在蓬勃发展的一件新事物。我国在建筑工程项目管理中应用计算机虽然起步较晚，但也已应用到了本行业的各个领域，并取得了长足进展。于是我选择了这个课题。 背景知识： 我国建筑企业应用计算机可以从1973年算起，在华罗庚带领下进行运用计算机编制建筑工程预算试点，1974年建研院先后在北京等地区推广。多数勘查设计类企业从80年代初利用计算机进行工程设计计算，80年代末开始普遍使用计算机CAD辅助设计和绘图，目前计算机的出图率达到95%以上与国外发达国家水平相当，并开始建立设计信息管理系统。GIS、MIS、OA等技术在城市规划管理、地下管网管理、城建档案管理上得到应用；建筑施工管理信息系统、工程造价管理系统在施工企业的应用，计算机、打印机、绘图仪、复印机等办公自动化装备也进入施工现场；产权产籍管理系统、房地产交易系统、物业管理系统在房地产开发和管理中应用；在公用事业方面，多数中等城市建立计算机辅助供水监测调度系统，全国有几十座大中城市应用公交IC卡系统，汽车不停车收费系统和计算机辅助燃气、供热调度系统的也有应用等，这些工作节省了财力、物力、人力，减少工作误差，提高企业管理水平和工作效率。 希望通过检索解决的问题： 1）进一步了解近年来中国和世界计算机在建筑管理应用中的形势和现状； 2) 根据检索资料的搜集整理，统观全局，较全面深入地分析计算机在建筑工程项目管理中的应用。 3）计算机在建筑管理应用中的前景。 4）增长检索经验，了解检索的一些重要方法（尤其是网络检索）和技巧。 检索方法： 初定了一些检索词（计算机应用建筑管理），进行第一轮检索，主要通过google搜索引擎检索，检索出了大批文献，然后进行了筛选，选择了最新的文献，通过阅读文献又受到启发，增加了一些检索词，他们是：计算机软件建筑项目管理。经过第二轮检索又查出另外一些相关主题的文献。 检索词：（计算机应用）与（建筑项目管理）。 检索思路我国现状世界形势分析原因未来趋势 主要检索数据库或网站 使用google, baidu等搜索引擎，在使用搜索引擎的基础上，查找一些专业网站，如：
一种基于Lucene的中文全文检索系统
—94— 一种基于Lucene 的中文全文检索系统 苏潭英1，郭宪勇2，金 鑫3 （1. 解放军信息工程大学电子技术学院，郑州 450004；2. 北京飞燕技术公司，北京 100072；3. 解放军通信指挥学院，武汉 430010）摘 要：在开源全文索引引擎Lucene 的基础上，设计了一个中文全文检索系统模型，该模型系统由7个模块组成，索引模块、检索模块是其中的核心部分。论述了模型的整体结构，分析设计了索引及检索模块，通过具体的索引技术和检索技术来提高整个系统的检索效率。该系统增加了加密模块，实现对建立的全文索引进行加密处理，增强了信息的安全性。 关键词：全文检索；Lucene ；倒排索引 Chinese Full-text Retrieval System Based on Lucene SU Tan-ying 1, GUO Xian-yong 2, JIN Xin 3 (1. Institute of Electronic Technology, PLA Information Engineering University, Zhengzhou 450004; 2. Technology Company of Beijing Feiyan, Beijing 100072; 3. Institute of PLA Communication Command, Wuhan 430010) 【Abstract 】This paper proposes a model of Chinese full-text retrieval system based on Lucene which is an open source full-text retrieval engine,and expatiates its frame. This model is composed of seven modules, among which the index module and the search module are the core parts. It designs them concretely, and improves the search efficiency of the full-text retrieval system with index technology and search technology. The system model concludes an encryption module to encrypt the index and increases the system security. 【Key words 】full-text retrieval; Lucene; inverse index 计 算 机 工 程Computer Engineering 第33卷 第23期 Vol.33 No.23 2007年12月 December 2007 ·软件技术与数据库· 文章编号：1000—3428(2007)23—0094—03 文献标识码：A 中图分类号：TP391 1 中文全文检索系统 全文检索技术是一个最普遍的信息查询应用，人们每天在网上使用Google 、百度等搜索引擎查找自己所需的信息，这些搜索引擎的核心技术之一就是全文检索。随着文档处理电子化、无纸化的发展，图书馆、新闻出版、企业甚至个人的电子数据激增，如何建立数据库、管理好自己的数据，是亟待解决的问题，而全文检索是其中一个非常实用的功能。全文检索产品实际上是一个内嵌该项技术的数据库产品[1]。 西文的全文检索已有许多成熟的理论与方法，其中，开放源代码的全文检索引擎Lucene 是Apache 软件基金会Jakarta 项目组的一个子项目，它的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，方便在目标系统中实现全文检索的功能。很多项目使用了Lucene 作为其后台的全文索引引擎，比较著名的有： (1)Jive ：Web 论坛系统； (2)Cocoon ：基于XML 的Web 发布框架，全文检索部分使用了Lucene ； (3)Eclipse ：基于Java 的开放开发平台，帮助部分的全文索引使用了Lucene 。 Lucene 不支持中文，但可以通过扩充它的语言分析器实现对中文的检索。本文在深入学习研究Lucene 的前提下，设计了一个中文的全文检索系统，对其核心的索引模块和检索模块进行了阐释，并添加了加密模块对索引信息加密，增强了系统的安全性。 2 系统的总体结构 本模型总体上采用了Lucene 的架构。Lucene 的体系结构如表1所示，它的源代码程序由7个模块组成。 表1 Lucene 的组成结构 模块名 功能 org.apache.Lucene.search 搜索入口 org.apache.Lucene.index 索引入口 org.apache.Lucene.analysis 语言分析器 org.apache.Lucene.queryParser 查询分析器 org.apache.Lucene.document 存储结构 org.apache.Lucene.store 底层IO/存储结构 org.apache.Lucene.util 一些公用的数据结构 本文通过扩充Lucene 系统来完成中文的全文检索系统，Lucene 包含了大量的抽象类、接口、文档类型等，需要根据具体应用来定义实现，本文对其作了如下扩充修改： (1)按照中文的词法结构来构建相应的语言分析器。Lucene 的语言分析器提供了抽象的接口，因此，语言分析(analyser)是可以定制的。Lucene 缺省提供了2个比较通用的分析器SimpleAnalyser 和StandardAnalyser ，但这2个分析器缺省都不支持中文，因此，要加入对中文语言的切分规则，需要对其进行修改。 (2)按照被索引的文件的格式对不同类型的文档进行解析，进而建立全文索引。例如HTML 文件，通常需要把其中的内容分类加入索引，这就需要从org.apache.lucene.子document 中定义的类Document 继承，定义自己的HTMLDocument 类，然后将之交给org. apache.lucene.index 模块写入索引文件。Lucene 没有规定数据源的格式，只提供 作者简介：苏潭英(1981－)，女，硕士研究生，主研方向：数据库全文检索；郭宪勇，高级工程师；金 鑫，硕士研究生 收稿日期：2007-01-10 E-mail ：sutanyingwendy@https://www.360docs.net/doc/1319204675.html,
信息检索与应用论文范文
信息检索与应用论文 姓名：XXX 学号：XXXXX 班级：XXXXXXXX 摘要：文章主要研究了信息检索的重要性，信息检索的含义和要素，以及常见的信息检索方法的介绍和信息检索过程中应当注意的问题以及解决方法这几个方面，采用有文献法、个案法、统计法、比较法、行动研究法、调查法和经验总结法等研究方法，来阐述信息检索及其应用。详细全面的介绍，可以让部分不了解信息检索的人能通俗易懂的了解并应用一些常见的信息检索工具。从事实和实际出发，有力的论证了信息检索的重要性以及它的实用性。 关键字：信息；检索；信息检索；事实检索；检索语言；文献语言 通过学习信息检索这门课，我学会了如何利用web这个庞大的资源库快速便捷地找到自己所需要的信息。信息检索与应用涉及的领域广阔，从中文数据库搜索的介绍到外文数据库搜索的介绍，在这个快速发展的21世纪，各种信息数据在不断的增加，怎样更快速便捷的查找到我们需要的信息，显得日益重要。 我们为什么要进行信息检索呢？通过什么方法进行快速的检索来应用检索显得日益重要。 我们为什么要进行信息检索呢？一方面，信息检索是获取知识的捷径。美国普林斯顿大学物理系一个年轻大学生名叫约瀚·菲利普，在图书馆里借阅有关公开资料，仅用四个月时间，就画出一张制造原子弹的设计图。他设计的原子弹,体积小(棒球大小)、重量轻(7.5公斤)、威力大(相当广岛原子弹3/4的威力)，造价低(当时仅需两千美元)，致使一些国家(法国、巴基斯坦等)纷纷致函美国大使馆，争相购买他的设计拷贝。另一方面，信息检索是科学研究的向导。美国在实施“阿波罗登月计划”中，对阿波罗飞船的燃料箱进行压力实验时，发现甲醇会引起钛应力腐蚀，为此付出了数百万美元来研究解决这一问题，事后查明，早在十多年前，就有人研究出来了，方法非常简单，只需在甲醇中加入2%的水即可，检索这篇文献的时间是10多分钟。在科研开发领域里，重复劳动在世界各国都不同程度地存在。据统计，美国每年由于重复研究所造成的损失，约占全年研究经费的38%，达20亿美元之巨。日本有关化学化工方面的研究课题与国外重复的，大学占40%、民间占47%、国家研究机构占40%，平均重复率在40%以上；我国的重复率则更高。此外，信息检索还是终身教育的基础。学校培养学生的目标是学生的智能：包括自学能力、研究能力、思维能力、表达能力和组织管理能力。 UNESCO提出，教育已扩大到一个人的整个一生，认为唯有全面的终身教育才能够培养完善的人，可以防止知识老化，不断更新知识，适应当代信息社会发展的需求 那么，什么是信息检索呢?通过“百度”搜索引擎可以得到解释是：“：信息检索（Information Retrieval）是指信息按一定的方式组织起来，并根据信息用户的需要找出有关的信息的过程和技术。狭义的信息检索就是信息
[于提高记忆效率的方法有哪些]提高记忆效率的方法
[于提高记忆效率的方法有哪些]提高记忆效率的 方法 善于根据不同的教材内容和学科特点，结合自己的实际，运用多种方法进行记忆。可分散难点，学练结合;自我回忆，尝试再现;抓 住特征，展开联想;记住主要公式，进行类推;赋予机械的材料以人 为的意义等。 善归纳。 有条理的知识比杂乱无章的知识更容易记牢。在学习中要及时对所学知识进行归纳、整理，加强前后知识、新旧知识的联系，努力 使所学知识在头脑中形成一个层次分明、逻辑严密的知识系统，这 对于保持记忆无疑也有着重要的作用。 俗话说，欲要记，先要懂。从记忆规律的角度来讲，一个人对所要记忆的知识，理解得越深刻，记忆效果就越好。因此，考生对于 所学知识要搞清弄懂，特别是对那些重点、难点内容更是要耐心琢磨，反复品味，力求“知其义而明其根”。国外有人曾作过研究： 对于一个成年人来说，一篇百字文，在搞清了文章的思想、内涵和 基本语意后，大概15到20分钟就可以把它记住了，如果盲目机械 记忆，则要近1小时，甚至更长时间。 记忆的过程也就是同遗记忆作斗争的过程，斗争的最好武器就是复习，要使复习取得好效果就必须注意： 1、及时复习。德国著名心理学家艾宾浩斯的遗忘规律告诉我们，人们对所学知识的遗忘是先快后慢，先多后少。遗忘最严重的时刻 是在识记后的头一天，甚至发生在最初的几小时、几分钟(头一天有 可能遗忘所记材料的一半)以后速度逐渐减慢。及时复习对巩固所学 知识能起到事半功倍的效果。相反，等遗忘殆尽后再“回锅”，就 事倍功半了。
2、强化记忆。艾宾浩斯的研究还证实，人们对所学习、记忆的 内容达到了初步掌握的程序后，如果再用原来所花时间的一半去进 一步巩固强化，使学习、记忆的程序达到150%，将会使记忆的痕迹 得到强化，所记内容经久不忘，这在心理学上称为“过度学习”效应。 “好脑袋不如烂笔头”。在学习中，一定要注意学思结合，手脑并用，养成“不动笔墨不读书”的好习惯。对于那些重点、难点又 不容易记住的内容更是要多动笔。这比单纯地口诵目记效果要好得多。 立足于全面、系统，突出重点，抓“牛鼻子”。起“以点带面”，“牵一发而动全身”的效果。 复述在学生保持信息的过程中起重要作用。但是，使用复述这一策略时，其复杂性和精致性在程度上的差别是很大的。而且，学生 在何时复述、复述什么以及怎样复述等方面，有很大的个别差异。 再者，学生年龄上的差异，也会反映在他们所使用的复述策略上。 研究表明，小学三年级学生在复述时，一般只是根据原文逐字逐句地背诵，很少把它与其他有关内容联系起来;而六年级学生复述时 就比较主动，他们会把各方面的内容联系在一起，但这种情况并非 一成不变的。教育心理学家发现，教师完全可以教会小学二年级学 生掌握把各方面内容联系起来复述的策略，而且，他们一旦学会这 种策略后，在以后类似的学习情境里，仍然会使用这种方法。
文献检索课题报告
《文献检索与利用》 课程报告 姓名：学号： 院系：班级： 课题名称（中英文）： 中文： 我国农村土地流转问题的探究 英文： China rural land circulation of inquiry
指导老师：日期： 一、课题分析 1.为什么选择上述课题 原因：从专业角度出发，我国农村集体土地流转中存在许多问题，如流转不规范等。所以想进一步了解，学习关于农村土地流转。 2.选题来源（项目或工作选题、学习选题、兴趣选题） 来源：学习选题 3.希望文献调研达到的目的：本领域研究的历史、现状和趋势 通过文献调研，了解我国农村集体土地流转中的问题，找到解决途径，进一步激活土地流转市场。 【摘要】农村土地问题历来是我国“三农”问题所关注的核心。随着我国经济体制改革的不断深化,以及城镇化和工业化的快速发展,造成了农村土地资源的严重浪费,农地非农化现象日益显著。我国农业生产的比较利益低下,导致很多地区的土地被大量抛荒,农民的生产积极性低下,难以实现土地规模化经营的目标。导致这些现象的主要原因在于我国现行农村土地流转模式难以满足农村地区土地交易主体对土地市场发展的需求,在一定程度上遏制了农民参与土地流转的热情。目前,土地的家庭分散经营已难以满足农业产业化发展要求,土地承包经营权流转成为农地改革的现实需求。土地是财富之母,如何顺应城镇化之势,革除农村土地分散经营之弊,寻求破解“三农”难题之道,成为我国当前急需解决的重要问题之一。
【关键词】土地信托；土地流转；信托机制；配套措施； 【作者】庞亮；东北农业大学，农业经济管理 【出版日期】 4.选题过程中是否遇到问题是如何解决的 选题中遇到题目定位问题，最后通过同学之间的讨论决定的。 二、文献检索过程 1.所用的检索词，说明选词的过程。 检索词：流转土地现状对策集体 SU='土地'*'流转'andFT='问题探究' TI='土地'and KY='流转' 所用的数据库名称，说明选库理由。
mysql性能优化-慢查询分析、优化索引和配置
mysql性能优化-慢查询分析、优化索引和配置目录 一、优化概述 二、查询与索引优化分析 1性能瓶颈定位 Show命令 慢查询日志 explain分析查询 profiling分析查询 2索引及查询优化 三、配置优化 1) max_connections 2) back_log 3) interactive_timeout 4) key_buffer_size 5) query_cache_size 6) record_buffer_size 7) read_rnd_buffer_size 8) sort_buffer_size 9) join_buffer_size 10) table_cache 11) max_heap_table_size 12) tmp_table_size
13) thread_cache_size 14) thread_concurrency 15) wait_timeout 一、优化概述 MySQL数据库是常见的两个瓶颈是CPU和I/O的瓶颈，CPU在饱和的时候一般发生在数据装入内存或从磁盘上读取数据时候。磁盘I/O瓶颈发生在装入数据远大于内存容量的时候，如果应用分布在网络上，那么查询量相当大的时候那么平瓶颈就会出现在网络上，我们可以用mpstat, iostat, sar和vmstat来查看系统的性能状态。 除了服务器硬件的性能瓶颈，对于MySQL系统本身，我们可以使用工具来优化数据库的性能，通常有三种：使用索引，使用EXPLAIN分析查询以及调整MySQL的内部配置。 二、查询与索引优化分析 在优化MySQL时，通常需要对数据库进行分析，常见的分析手段有慢查询日志，EXPLAIN 分析查询，profiling分析以及show命令查询系统状态及系统变量，通过定位分析性能的瓶颈，才能更好的优化数据库系统的性能。 1 性能瓶颈定位 Show命令 我们可以通过show命令查看MySQL状态及变量，找到系统的瓶颈： Mysql> show status ——显示状态信息（扩展show status like ‘XXX’） Mysql> show variables ——显示系统变量（扩展show variables like ‘XXX’） Mysql> show innodb status ——显示InnoDB存储引擎的状态 Mysql> show processlist ——查看当前SQL执行，包括执行状态、是否锁表等
常见的高效记忆方法及记忆规律
常见的高效记忆方法及记忆规律 常见的高效记忆方法 规律记忆法 事物是有规律的，掌握其规律，好理解，易记忆，能达到事半功倍的效果。 英语词汇记忆中，同学们可以根据构词规律，把某些单词分为词根、前缀、后缀来记忆，往往能很快记住单词。学物理时，掌握能量守恒和转化的原理，对理解力学、热学等不同运动形式有着共同的意义，也便于记忆。 系统记忆法 把需要记忆的知识放在整个知识系统中去理解、去记忆，而不是孤立地记单个事物。 心理学家作过试验，让学生读80个独立的词，读80遍后才能记住，并且很容易遗漏和颠倒。但是，读由80个词组成的一首诗，8遍就能背熟。同理，同学们要记住英语单词，记忆语文中的优美词句，不妨放在课文中去记忆。 实验记忆法 中学物理、化学中有许多实验。这些实验有助于同学们对学科概念、定理、公式的理解。同时，学生观察实验，亲自操作，能激发兴趣，集中注意力，因此，对学习内容印象深刻，因而记忆牢固。可见实验记忆是记忆的主要方法。
协同记忆法 把眼、耳、口和手等几个感觉器官都动员起来，集中记忆一个目标，往往会在脑子里留下比较牢固的记忆。实践证明，边读边写，手脑并用，比单独用脑记忆得牢;而视、听、读、写并重，效果更好。 常见的记忆规律 1.时间律 研究表明，每次信息的重复输入，其维持记忆的时间是各不相同的。以外语单词记忆为例，第一次可能几秒钟;第二次、第三次就可能由几分钟到几小时;再重复就能几天，甚至几个月。重复次数越多，记忆时间就越长。 2.数量律 当需要记忆的材料数量偏大时，会给记忆带来困难。研究表明，在这种情况下，把记忆的组织适当分散成若干小单元后，再依次存贮，记忆的效果就可能好些。 3.联系律 认识的循序渐进规律，揭示了新旧知识之间的内在联系。任何新知识的获得都是由原来知识发展、衍生或转化而来的。所以，对新信息的记忆，通过和原有知识的各种形式的联想(接近联想、类似联想、对比联想、因果联想等)，形成新、旧知识之间有机联系的系统，是有利于知识储存的。
全文检索功能
在应用中加入全文检索功能 ——基于java的全文索引引擎lucene简介 作者：车东 email: https://www.360docs.net/doc/1319204675.html,/https://www.360docs.net/doc/1319204675.html, 写于：2002/08 最后更新： 版权声明：可以任意转载，转载时请务必以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及本声明 https://www.360docs.net/doc/1319204675.html,/tech/lucene.html 关键词：lucene java full-text search engine chinese word segment 内容摘要： lucene是一个基于java的全文索引工具包。 1.基于java的全文索引引擎lucene简介：关于作者和lucene的历史 2.全文检索的实现：luene全文索引和数据库索引的比较 3.中文切分词机制简介：基于词库和自动切分词算法的比较 4.具体的安装和使用简介：系统结构介绍和演示 5.hacking lucene：简化的查询分析器，删除的实现，定制的排序，应用接口的扩展 6.从lucene我们还可以学到什么 基于java的全文索引/检索引擎——lucene lucene不是一个完整的全文索引应用，而是是一个用java写的全文索引引擎工具包，它可以方便的嵌入到各种应用中实现针对应用的全文索引/检索功能。 lucene的作者：lucene的贡献者doug cutting是一位资深全文索引/检索专家，曾经是v-twin搜索引擎(apple的copland操作系统的成就之一)的主要开发者，后在excite担任高级系统架构设计师，目前从事于一些internet底层架构的研究。他贡献出的lucene的目标是为各种中小型应用程序加入全文检索功能。 lucene的发展历程：早先发布在作者自己的https://www.360docs.net/doc/1319204675.html,，后来发布在sourceforge，2001年年底成为apache基金会jakarta的一个子项目：https://www.360docs.net/doc/1319204675.html,/lucene/ 已经有很多java项目都使用了lucene作为其后台的全文索引引擎，比较著名的有： ?jive：web论坛系统； ?eyebrows：邮件列表html归档/浏览/查询系统，本文的主要参考文档“thelucene search engine: powerful, flexible, and free”作者就是eyebrows系统的主要开发者之一，而eyebrows已 经成为目前apache项目的主要邮件列表归档系统。 ?cocoon:基于xml的web发布框架，全文检索部分使用了lucene ?eclipse:基于java的开放开发平台，帮助部分的全文索引使用了lucene