集群环境下专利检索系统的个性化设计与Oracle RAC技术应用

该篇论文深入探讨了"集群环境下个性化检索系统的研究与实现"这一主题，发表于2008年的《苏州大学学报（自然科学版）》第24卷第3期。作者伊雯雯、孙涌和尹春晖针对海量数据库检索系统的应用和存储环境，提出了一种创新的解决方案。他们构建了一个基于Oracle RAC（Real Application Cluster）技术的模型，旨在优化数据库数据的并行处理能力，从而提升检索效率。 在这一模型中，系统的核心是兴趣获取模块，它能够实时动态追踪用户的兴趣变化，实现个性化检索。传统的检索系统往往忽视了用户的个性化需求，而这个系统则致力于解决这一问题，通过理解用户的兴趣点，确保他们在大量信息中快速找到真正有价值的内容。这在专利信息检索这样的应用场景中尤其重要，因为专利数据量庞大且不断更新，用户需要高效地筛选出与自己相关的信息。 论文指出，通过采用Oracle RAC技术，系统能够在集群环境中稳定运行，极大地提高了数据处理速度和系统的可靠性。此外，个性化服务不仅仅是简单的内容定制，而是通过主动学习功能，通过对用户行为和兴趣的深度挖掘和分析，实现个性化推荐，从而提升网站服务质量，增加用户黏性。 该研究还得到了国家自然科学基金项目的资助（项目编号60673092），表明其理论和实践价值得到学术界的认可。这篇论文的关键词包括海量数据、RAC（Real Application Cluster）、兴趣度和个性化服务，展示了在当前信息爆炸的时代，如何利用先进的信息技术手段提升检索体验，满足用户的个性化需求。 这篇论文不仅提供了理论框架，还展示了如何在实际环境中构建和实施一个有效的集群环境下个性化检索系统，对于推动信息检索领域的技术发展具有重要意义。