《信息检索系统》方案设计
基于多源数据融合的智能信息检索系统设计与实现
基于多源数据融合的智能信息检索系统设计与实现多源数据融合的智能信息检索系统在当今信息爆炸的时代，具有重要的研究意义和实际应用价值。
随着互联网技术的快速发展和智能化水平的提高，大量数据被快速产生和积累。
然而，由于数据来源多样化、格式不统一、质量参差不齐等问题，如何高效地检索和利用这些多源数据成为一个迫切需要解决的问题。
本文旨在设计与实现一种基于多源数据融合的智能信息检索系统，以提高用户对海量信息资源的获取效率和质量。
为了实现这一目标，本文首先对多源数据融合技术进行了深入研究与分析。
多源数据融合是指将来自不同来源、不同格式、不同领域的数据进行整合与统一处理，以提供更全面、准确、可靠的信息资源。
在设计系统时，我们将采用自然语言处理技术对文本进行分析与处理，并结合机器学习算法进行语义理解与推理。
其次，在系统架构设计上，我们将采用分布式计算架构，并利用云计算平台来支持海量数据存储与处理。
通过将计算任务分解为多个子任务，并利用分布式计算资源进行并行计算，可以显著提高系统的计算效率和性能。
同时，利用云计算平台的弹性伸缩特性，系统可以根据实际需求自动调整资源配置，提高系统的灵活性和可扩展性。
在数据融合和信息检索算法方面，本文将采用多源数据融合技术与信息检索技术相结合的方法。
首先，通过对多源数据进行预处理与清洗，消除数据中的噪声与冗余信息。
然后，利用机器学习算法对数据进行特征提取与表示，并构建相应的索引结构以支持高效的信息检索。
在实现过程中，本文将采用Python编程语言，并结合一些开源工具和框架来实现系统功能。
同时，在系统测试与评估方面，本文将设计一系列实验来验证系统在不同场景下的效果与性能。
通过对比分析不同方法和参数设置下的实验结果，并结合用户反馈进行调整优化，在保证系统功能完整性和稳定性的同时不断提升用户体验。
最后，在讨论与展望部分中，本文将对设计与实现过程中遇到的问题进行总结，并提出一些改进措施和未来研究方向。
信息检索系统中通用查询类的设计
［ ］ 马费成，张庭． １ 看不见的网站与学科 信息 门户的 比较分析 ［］ Ｊ． 情报理论与实践 ，０ ４ ３ ：９— ０ ． ２ ０ （ ）２ ８ ３ １
［ ］ Ｇ ｕ ｅｌ ． ｔ ｎｌｔ ｎ ｐ ｒａｈ ｏ ｏｔ ｌ ｎｏ ｇ ２ ｒｂ ｒ ＇ Ａ ｒ ｓ ｉ ａｐｏｃ ｔ ’Ｒ ａ ａｏ ｐｒ ｂｅ ａ Ｏ ｔｏｙ ｌ ｓｅｉｃｔｎ［］ ｎｗｅｇ Ａ ｑ ｉｔｎ ｌ９ ，（ ）Ｊ９ ２ ２ ｐ ｃ ａｉ ｓＪ。 ｏ ｌｄｅ ｃｕｓｉ ，９３ ５ ２ ：９ － ２ ． ｉ ｆ ｏ Ｋ ｉｏ
分贞信息 的输人 ，获得分 页查询语句 ，以及查询 结果的统计查
询。
陶 １ Ｓ ｌｕ ｒ 为 ｑ ｅ Ｑ ｙ属性 和方 法 罔 。Ｄｓｎｔ 定 查询 结果 是 否 ｉｉ 确 ｔｃ …现 重 复 数 据 ，ｏ 性 确 定 示 数 据 列 表 的 最 前 面 的几 条 数 ｐ属 Ｆ 据 ，ｅ ｃ、ｒｍ、 ｅｅ分 州 州来 设 置 或 获取 各 个 Ｓ Ｌ子 句 的 内 Ｓｌ ｔＦｏ Ｗｈｒ ｅ Ｑ 容， 同样 Ｇ ｏｐ ｙＯｄ ｒｖ属 性 川 来 设 置 或 获 取 查 询 聚合 ， 序 ｒｕＢ 、 ｒｅＢ 排
类 关键 方法 的 实现 ， 出 了使 用 Ｓ ｌ ｅ 提 ｑ Ｑｕｒ 象 实现 查 询组 件 的 方 法。 ｙ对 关 键词 ： 息检 索 系统 ； 用 查询 类 ；Ｑ ； 索接 口 信 通 Ｓ Ｌ检
中 图分 类 号 ： ３４ Ｇ ５
文 献标 识 码 ： Ａ
布尔检索 系统巾的检索接 口（ 贞面 ）一般都会通过一个 贞 ， 面控件或文本框向检索 系统提交用户的信息需求 ，然后系统根 据用户在各个贞面控件巾选择或填写的值， 构造 Ｓ Ｌ语句。 Ｑ 通过 和数据库的接 Ｅ传递 Ｓ Ｌ命令 ， ｌ Ｑ 并获取命令运算的结果行 （ ） 集 ，
信息检索系统设计与实现
信息检索系统设计与实现在当今数字化的时代，信息呈爆炸式增长，如何快速、准确地从海量数据中获取所需的信息变得至关重要。
信息检索系统作为解决这一问题的关键工具，其设计与实现需要综合考虑多方面的因素。
信息检索系统的设计目标是能够满足用户在不同场景下对信息的需求，提供高效、精准的检索服务。
为了实现这一目标，首先要对用户的需求进行深入分析。
了解用户的检索习惯、偏好以及常见的检索问题，这有助于确定系统的功能和性能要求。
比如，对于学术研究人员，他们可能更关注检索结果的准确性和专业性；而对于普通大众，检索的便捷性和易用性可能更为重要。
在确定了需求之后，就需要考虑系统的数据来源。
数据可以来自内部数据库、互联网、文件系统等多个渠道。
不同来源的数据格式和质量可能各不相同，因此需要进行有效的数据整合和预处理。
这包括数据清洗、转换、去重等操作，以确保数据的准确性和一致性。
系统的架构设计也是关键的一环。
常见的架构模式有集中式和分布式。
集中式架构将所有数据存储在一个中央服务器上，便于管理，但可能在处理大规模数据时面临性能瓶颈。
分布式架构则将数据分布在多个节点上，通过协同工作来提高系统的处理能力和扩展性。
选择合适的架构需要综合考虑数据量、访问量、成本等因素。
接下来是索引的构建。
索引就像是一本书的目录，能够快速定位到所需的信息。
常见的索引技术包括倒排索引、正排索引等。
倒排索引是信息检索中常用的技术，它将词项与包含该词项的文档建立关联，大大提高了检索效率。
在实现检索功能时，需要设计合理的检索算法。
常见的算法有布尔模型、向量空间模型和概率模型等。
布尔模型基于逻辑运算，简单直观，但无法体现词项的权重；向量空间模型通过将文档和查询表示为向量，并计算向量之间的相似度来进行检索，能够考虑词项的权重；概率模型则基于概率理论来评估文档与查询的相关性。
为了提高检索的准确性，还需要引入相关性反馈机制。
当用户对检索结果不满意时，可以通过反馈让系统调整检索策略，从而得到更符合需求的结果。
网络信息检索系统的设计与技术分析
四 、网络 信息 检 索 的主体 技 术 细 描述 用 户 的个 人情 况 ，其 中第一 面两 种 方 式 ：一是 用 户将 自 己感 兴 和相 关技术
个 字段 可 以设 置成 关 键 字 。然 后建 趣 的信 息类 或在 线 文档 分 类后 提 供
（ 信 息检 索服 务 的主体 技术 立 用 户 检 索 策 略 表 （ 括 策 略 编 给系 统 ，系 统 从这 些 文档 或信 息类 一） 包
网 络信 息 检索 通 常采 用搜 索 引 号 、策 略 控制 、检索 词控 制 、检索 中发 现用 户 的 兴趣 ； 二是 用户 提 供
擎技 术 ，该 技 术是 为 了解 决 “ 息 时间控 制 、检 索 范 围控 制等 字段 ） 信
自己 的研 究方 向和 其 它 阅读 爱好 等
迷 航 ” 问题而 提 出 的 。它通 过相 应 和 用 户 检 索 评 价 表 （ 括 检 索 编 信 息 ，系 统从 这 些信 息 中发 现 用户 包 的 算法 在 互联 网上搜 索相 关信 息 ， 号 、检索 时 间 、检 索词 、检 索 结 果 的兴趣 。但 是 ，由于 用户 的兴趣 并 不 是一 成 不变 的 ，而 用户 一 般 不可
服布 尔 逻辑 模 型信 息 查询 结 果 的无 抽 取 、转换 、清洗 和 加 载 ，集成 后 Ｊ 分词、Ｐ ｏ ｉ ｇ Ｅ ａｄ ｎ 分词和 ＩＴ Ｌ Ｓ Ｃ Ｃ Ａ 分词 序性 。
的数 据 质量 得 到 了提 高 ，对 异构 数 等多款中文分词模块后，Ｐ ｏ ｉｇ ａｄｎ 分
据 源 的处理 也 得 到 了加 强 。在对 数 词 由于其 开源性和 良好 的分词 效果被
的情况 下 ，根 据 用户 需要 ，代 替用 自动 、独 立 地代 理用 户 查找 用 户感 ［ 黄少林， 张玉红， ２ ］ 王华， 蒋一峰． 基于Ｌ ｃｎ ｕｅｔ 户 进行 各 种复 杂 的工 作 ，如 信 息检 兴趣 的信息 。 索 、 筛选 及整 理 ，并能 推测 用户 的
信息检索系统设计与实现
信息检索系统设计与实现在当今信息爆炸的时代，如何快速、准确地从海量数据中获取所需的信息，成为了一个至关重要的问题。
信息检索系统作为解决这一问题的有效工具，其设计与实现具有重要的意义。
信息检索系统的基本概念可以理解为一个能够对大量信息进行存储、组织和检索的软件系统。
它的目标是帮助用户在最短的时间内找到最相关、最有用的信息。
在设计信息检索系统时，首先要明确系统的需求。
这包括确定系统所处理的信息类型，例如文本、图像、音频等；了解用户群体及其对检索的期望和习惯；明确系统的性能要求，如响应时间、检索准确性等。
数据的收集和预处理是系统设计的重要环节。
收集的数据来源广泛，可能来自互联网、数据库、文件系统等。
收集到的数据往往是杂乱无章的，需要进行预处理，包括数据清洗、去噪、分词、词干提取等操作，以提高数据的质量和可用性。
索引的构建是信息检索系统的核心部分。
常见的索引结构有倒排索引、正排索引等。
倒排索引是目前应用最广泛的索引结构，它将词项与包含该词项的文档进行关联，能够快速定位包含特定词项的文档。
在实现信息检索系统时，检索算法的选择至关重要。
常见的检索算法有布尔检索、向量空间模型、概率模型等。
布尔检索通过逻辑运算符组合查询条件，实现精确匹配；向量空间模型将文档和查询表示为向量，通过计算向量之间的相似度来进行检索；概率模型则基于概率理论对文档与查询的相关性进行评估。
为了提高检索的准确性和效率，还需要采用一些优化技术。
例如，缓存常用的查询结果，减少重复计算；对索引进行压缩，节省存储空间和提高检索速度；使用分布式架构，处理大规模数据。
用户界面的设计也是不可忽视的一部分。
一个友好、直观的用户界面能够提高用户的使用体验。
用户界面应提供简洁明了的查询输入框，清晰展示检索结果，并支持用户进行进一步的筛选和排序。
系统的测试和评估是保证系统质量的关键步骤。
通过使用标准的测试数据集和真实的用户数据，对系统的性能进行评估，包括准确性、召回率、F1 值等指标。
数字图书馆信息检索系统的设计
［ 中图分类号］Ｇ ５ ． （ ２０７ ６ 文献标识 码］Ａ ［ 文章编号 ）１ ８ ０２ ２１） １ ０５ 一 ３ ０ — ８１（ ０ ０ — １１ ｏ ０ ０
Ｄｅ ｉ ｎ ｏ ｇｔｌＬｉ ｒ ｒ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｎ Ｒｅｒｅ ａ ｙ ｔｍ ｓｇ ｆＤｉｉａ ｂ ａ ｙ Ｉ ｆ ｒ ｔｏ ｔｉｖ ｌＳ ｓｅ
（ 摘 要 ］如何将 异构的敷据 源集成 ，为用户提供统一的查询服务 ，是 目 前数 字 图书馆 广泛 面临的 问题 。本文针对 此 问题
提 出了采用基 于虚拟数据库技术的信息集成 系统架构，并采用 Ｗｅ ｅ ｉｅ ｂＳｒ ｃ 技术将不 同数据 源的集成 以服 务的方式把 集成接 口暴 ｖ
露 出来 ，实现 具有松散耦合性 、易于维护的数字 图书馆信息检 索系统 。
ＱｕＪ ｎｉｇ ＬｕＺ ａｈ ｉ ｉ ｉ ｌ ｉ ｈ ｎｕ ａ ｎ （ ｅａ ｍ ｎ ｉ ａ ，Ｈ ｒｉ Ｉｓｔｔ ｏ ｅｈ ｏ ｇ ｔ ｉ ｉ Ｄ ｐｒ ｅｔ ｆ ｂ ｒ ｔ ｏ Ｌ ｒ ｙ ａ ｎ ｎｔｕｅ ｆ ｃｎｌ ｙａ Ｗｅ ａ，Ｗｅ ａ ２４ ０ ，Ｃ ｉ ） ｂ ｉ Ｔ ｏ ｈ ｉ ｉ ６ ２９ ｈｎ ｈ ａ
随着计算机存储技 术 的迅 速发 展 ，图书馆 的馆藏资 源 逐步向数字化迈进 。许 多图书馆都 自建 或引进 了大量 的数 据库 、资料库。在数字 资源迅速增 长 的同时 ，读 者查询 资
料的步骤 也变得更 为繁 琐 。笔 者于 ２Ｏ Ｏ９年 ｌ ０月访 问 了清
１ 系统 设计 目标
整合 目前 已有 的关系 型数据库 、非关 系 型数据 库 、文
２１ ００年 １ 月
现 代 情 报
信息检索系统设计与实现
信息检索系统设计与实现在当今信息爆炸的时代，如何快速、准确地从海量数据中获取所需的信息成为了一项关键的任务。
信息检索系统作为解决这一问题的重要工具，其设计与实现具有重要的意义。
信息检索系统的核心目标是能够理解用户的需求，并在大规模的数据集合中找到与之相关的信息。
为了实现这一目标，系统需要经历一系列复杂的设计和实现过程。
首先，在数据收集阶段，需要广泛地获取各种类型的信息源。
这可能包括网页、文档、数据库、多媒体文件等。
这些数据来源广泛、格式多样，需要进行有效的整合和预处理。
例如，对于文本数据，可能需要进行分词、去除停用词、词干提取等操作，以便后续的处理和分析。
在数据存储方面，选择合适的数据结构和数据库管理系统至关重要。
常见的数据结构如倒排索引，能够快速根据关键词查找相关文档。
而数据库管理系统则要能够支持大规模数据的高效存储和检索，同时保证数据的一致性和完整性。
接下来是查询处理模块的设计。
用户输入的查询通常是自然语言形式的，系统需要将其转换为可执行的检索操作。
这涉及到自然语言处理技术，如词法分析、句法分析、语义理解等。
通过对查询的深入理解，系统能够更准确地捕捉用户的意图。
在检索算法的选择上，常见的有布尔检索、向量空间模型、概率模型等。
不同的算法在处理不同类型的查询和数据时具有不同的性能。
例如，布尔检索适用于简单的逻辑组合查询，而向量空间模型则更擅长处理语义相似性的查询。
为了提高检索的准确性和相关性，排序算法也起着关键作用。
常见的排序因素包括关键词匹配度、文档的权威性、新鲜度等。
通过综合考虑这些因素，将最相关、最有价值的结果排在前面展示给用户。
在系统实现过程中，性能优化是一个不可忽视的方面。
通过合理的索引优化、缓存策略、并行处理等技术，可以显著提高系统的响应速度和处理能力，满足用户对实时性的要求。
同时，用户界面的设计也直接影响着用户体验。
一个简洁、直观、易于操作的界面能够帮助用户更方便地输入查询、理解检索结果。
基于机器学习的信息检索系统设计与实现
基于机器学习的信息检索系统设计与实现随着信息时代的到来，我们的生活中充斥着各种各样的信息，如何在海量的信息中快速、准确地找到我们需要的内容已经成为人们面临的一个大问题。
信息检索系统的出现正是为了解决这个问题。
而基于机器学习的信息检索系统则能够更加智能地为我们提供信息。
一、机器学习在信息检索系统中的应用机器学习是一种通过数据、经验和模式来改善系统性能的方法。
在信息检索系统中，机器学习可以用来：1.提高检索效果：利用机器学习模型来自动学习检索的相关性和排序原则，从而提高检索效果。
2.增加交互性：基于机器学习的信息检索系统可以通过分析用户的搜索历史、点击纪录和反馈信息，来精准地为用户提供更加个性化的搜索结果。
3.快速了解新领域：基于机器学习的信息检索系统可以自动地从新的语料库中学习新的知识，从而更快地了解新的领域和话题。
4.提高多媒体检索效果：机器学习可以用于音频、视频、图像等多媒体内容中的语义分析，从而提高多媒体检索的准确率和效率。
基于机器学习的信息检索系统可以更好的处理用户的搜索历史、反馈信息等，从而更准确地为用户提供所需的信息。
那么，这个系统是如何设计与实现的呢？下面我们将来分析。
二、设计与实现信息检索系统的关键因素1.数据预处理在进行任何机器学习的过程中，数据预处理都是非常重要的一部分。
对于信息检索系统来说，数据预处理能够在很大程度上影响整个系统的性能。
常用的数据预处理方法包括：文本清洗、分词、去停用词、词干提取、词向量化等。
文本清洗是指通过过滤掉非文本内容、HTML标签、标点符号等来去除文本中的噪声。
分词是指将文本中的句子切分成单独的单词，从而为后续的处理提供基础。
去停用词是指通过去除文本中的常见词汇，例如：代词、介词、连词等，从而缩短处理时间并提高检索质量。
词干提取是指将单词转变为一个基本单元，以便于进一步处理和分析。
单词向量化是指把文本转换成数字向量，这样才可以应用机器学习算法并进行分析。
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HX-2055信息检索系统方案
目录
一项目意义 (2)
二系统设计 (3)
2.1技术原理 (3)
2.2系统构架 (5)
三系统功能 (6)
3.1信息采集 (6)
3.2中文自然语言处理 (6)
3.3全文检索功能 (7)
3.4格式文件检索 (8)
3.5性能指标 (8)
一项目意义
随着互联网的快速发展，每天有数千万条信息生成，包括文字信息、图片信息、视频信息、语音信息等，通过百度、谷歌等大型商业搜索引擎可以找到自己想要的信息，但是也存在很多弊端。
百度、谷歌等大型商业搜索引擎的搜索原理是基于网络爬虫（Spider）在世界各地百万台服务器上爬取网页数据，然后存储到数据库之后展现给查询用户，随着网站数量以及网络上信息更新的快速化，这些网络爬虫不能保证把所有的信息都抓到，尤其是特殊行业的行业信息，即便是抓到了也不一定能够在众多数据中展现出来。
所以，对于一个部门来讲，有必要存在一款互联网信息检索系统来检索某一个行业的信息，每天自动在各大行业网站、政府网站等数据库中检索最新信息，通过自建的网络爬虫进行目标数据的抓取、存贮、归类、展现。
通过自己的信息检索系统，可以让自己部门每天轻松地获得世界各地、各个部门都发生了什么，有哪些新的政策，方便管理层在最新的信息数据下快速做出正确的决定。
据统计，内部网上的信息每年以200%的速度增长，其中发布到互联网上的信息只占到信息量的1%-2%，而98%以上的信息是发布在内部网上的。
内部网上的信息既有网页形式的，也包含其他Word、PDF、XML等多种格式的数据。
因此，面对内部网中海量异构的信息资源，如何帮助用户快速找到他们所需要的信息是一个主要的技术挑战。
搜索引擎能帮助用户方便、快捷、安全地获取内部网上的信息，在满足高效的同时，更重要的是保证了较高的查全率和查准率，能提供智能化的概念扩展搜索，极大的提高工作效率。
内部网搜索引擎将组织中分散管理的信息整合在一起，在组织层面上实现新的增值与共享，从而有效实现组织内容利用的最优目标。
搜索引擎的目标是实现内部网全文检索。
系统可对实施了内部网站资源进行爬行，无论内部网上的数据源在何地、以何种形式存在，都能够对其快速地访问，通过准确的分词建立索引，从而实现高质量的搜索查询。
搜索引擎的主要目标包括：
（1）较高的查准率。
搜索系统支持按词索引、按字索引，同时实现中文自动分词。
（2）较高的查全率。
搜索系统可搜索各类异构的信息资源，包括传统的网页信息、Word、PDF、XML等不同格式的文档以及各类主流数据库的表中记录。
（3）智能化的检索结果排序。
安全搜索系统应采用相关度分析技术，将用户需要的信息排在结果列表的前面，屏蔽无用和错误的信息。
二系统设计
2.1 技术原理
HX-2055互联网信息检索系统（以下简称HX-2055）是针对特殊行业、政府部门、决策部门设计的一款高效率互联网信息检索系统，采用国际一流程序算法设计，系统构架与谷歌和百度的搜索引擎拥有共同的技术特点，能够保证系统对实时信息的快速采集、归类、展现。
在当今信息爆炸的时代，每个单位或个人都在为信息的快速增长做出了各种贡献。
信息的种类也在不断的扩展，越来越多的非结构化信息不断出现，包括企业的各种报表、帐单、电子文档、网站的各种元素、图片、传真、扫描影像，以及大量的多媒体的音频、视频信息等等。
所有的存储数据中，有85%采用的是非结构化格式的，非结构化信息每三个月增长一倍。
由于信息格式的差异很大，所以基本无法整合为统一的接口供政府工作人员或广大群众方便使用。
全文检索是计算机程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置，当用户查询时根据建立的索引查找，类似于通过字典的检索字表查字的过程。
全文检索系统是按照全文检索理论建立起来的用于提供全文检索服务的软件系统。
全文检索系统的核心则具有建立索引、处理查询返回结果集、增加索引、优化索引结构等功能。
HX-2055全文检索系统的主要目标是实现文本索引的快速构建(Index Construction)，动态文档集的索引维护(Index Maintenance)，短语查询(Phrase Query),Top-K查询的快速处理(Top-k Query Process)以及各种检索模型（IR Model）等。
高性能和灵活的架构也
使HX-2055全文检索系统可以应用在内外网检索、专业系统资料检索、行业专业数据库检索。
图1. HX-2055系统原理
HX-2055可以实现对内部网络和外部网络的信息抓取、归类、展现。
对于外部网络，HX-2055采用网络爬虫定时对各大行业网站、政府部门网站进行数据爬取，通过对海量数据的挖掘可以建立庞大的外网数据库，通过一流的数据整理算法，简单、快捷、方便的展示给使用者。
HX-2055也可以对内部网络进行数据的挖掘、分析、整理、展现。
HX-2055通过基于局域网的网络爬虫算法，可以对政府、行业内部网站、单位内部服务器资源等数据源进行数据的抓取，包括内部网络的新政策、新闻通知、日常文档、文件资料等。
HX-2055搜索引擎的系统体系架构如图所示:
图2 HX-2055内部网络搜索系结构图
引擎实现了下列主要功能：
（1）爬行器：爬行器根据资源描述信息对内部网中各种异构的资源信息进行爬行，获取所有能够获得的资源信息，资源信息的格式应包括：Web网页、Word、PDF、Excel、PPT等格式的办公文档、各类主流数据库的表中记录。
（2）索引器：通过中文分词技术，对爬行到的资源信息进行解析，建立索引文件。
（3）搜索：用户提交其搜索条件，搜索条件经过特定处理后，在索引文件中检索出所有满足搜索条件的资源。
2.2 系统构架
全文检索系统统一搜索平台的总体架构采用三层（数据层、应用层和表现层）可扩展的设计，使整个系统不受硬件平台的限制，具有良好的扩展性和可管理性。
三系统功能
3.1 信息采集
1、采用多线程并发搜索技术。
2、提供多种采集范围控制方式，包括在指定网站内，在指定域内，以及在指定IP地址范围等方式。
3、可以设置多种网站采集控制方式，包括采集的网页大小、超时限制等。
4、提供高效更新功能，对于已经采集过的网站，更新时只采集发生变化和新加入的资源。
5、可以灵活设定采集结果的存储方式，具有开放性。
3.2 中文自然语言处理
1、内嵌自动分词系统，有效提高了分词准确性。
2、在应用层上，提供自动分类和摘要功能；
3、支持按词索引、按字索引、按关键词索引，适应不同应用环境的需求；
4、内嵌相似性检索技术，提供文章的相似性检索和聚类功能。
3.3 全文检索功能
1、支持Web Browser/Web Server检索方式；
2、智能中文分词：采用先进的自动分词系统，根据大量的语料统计和分析，建立了上万条的歧义排除规则，因此检索“华人”不会把仅仅包含“中华人民共和国”的文章检索出来。
3、支持结构化数据和非结构化数据的混合检索；
4、允许使用文中的任意字、词、句和片段进行检索；
5、全方位检索手段：与、或、非、异或；
6、对数值、日期等特征字段可以进行比较和范围检索；
7、支持任意一致的通配符检索(模糊检索)；
8、支持多网站的全文检索
9、具备中文自动分词系统，能有效提高分词准确性
10、采用智能中文分词技术，建立高效索引库
11、支持实时索引（1分钟内）
12、支持增量式实时索引
13、多线程设计，支持大量并发用户访问，每秒并发达到50个以上
14、支持在结果中查询
15、支持GBK、BIG5、UTF8、GB18030等编码，采用UTF8编码方式实现多语言和多文种内容的检索及展现。
16、支持中文、英文和中英文混合检索
17、多样化排序，包括按抓取时间排序、按相关性排序
18、多种条件组合检索：包括标题、正文以及日期范围检索
19、支持关键词逻辑表达式组合检索
20、检索结果支持基于查询关键词的动态摘要
21、支持检索关键词的高亮显示
22、将所检索到的信息可按设定的模版显示
23、检索结果模板自定义如：如文章标题、文章栏目、简介、作者、点击率、
时间以及文章类别等
24、支持根据自动分类的类目进行检索
25、采用KNN、SVM为基础的相关性算法
3.4格式文件检索
支持MS OFFICE, PDF, HTML,可以对.pdf;.rtf;.doc;.xls;.ppt;.pps;.xml等文件直接进行检索。
3.5性能指标
自动分类达到85%以上准确率
数据索引更新时间平均小于0.02s/记录（每条记录4Kb）
本地检索平均响应速度小于1秒，亚秒级反应速度
支持不低于50个并发检索请求
G级数据全文检索响应在毫秒之内
全文检索数据库的“零”空间膨胀率（-10%~20%）。
T级文本数据库，一个任意词的检索都在1秒钟之内。