倒排文件性能优化:高光谱遥感的检索技术
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更新于2024-08-09
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"本文档主要探讨了高光谱遥感中的高性能检索子系统,特别是倒排文件性能模型在搜索引擎中的应用。文件提到了编码技术、随机访问的索引组织以及重要索引词单独索引等策略,旨在提高检索效率并优化系统性能。"
在搜索引擎领域,倒排文件是核心组件之一,它用于存储词汇与对应文档ID的关联信息。在"倒排文件性能模型-高光谱遥感——原理、技术与应用(童庆禧)"一书中,作者详细讨论了如何提升倒排文件的性能。编码技术方面,ByteCode和Golomb编码被提及,前者在压缩比率和解码时间上表现出优势。实验结果显示,ByteCode的平均压缩比率为0.3359,解码时间是Golomb的6倍。
为了实现随机访问倒排索引,文献[Navarro, et al.,2000]提出建立二级索引,这可以减少数据访问量,但也可能导致更多I/O访问。在选择数据块大小时,需要在节省I/O带宽和减少I/O访问次数之间找到平衡。天网检索系统采用32KB作为小块单位,以优化系统性能。此外,倒排项数据还使用数据块自索引技术,如[Moffat and Zobel,1996]所述,每32KB的位置信息记录一个开始文档号,每块数据内部使用512字节作为自索引的段长,并用ByteCode压缩编码,从而节省处理时间。
重要索引词单独索引是一种优化策略,将常见或关键的索引词单独存储在内存中的小倒排索引文件,如果查询能在小索引中得到足够结果,就无需访问大倒排文件,降低了磁盘访问开销。重要索引词可能包括Anchor text、Title以及正文摘要中的词。这种技术要求小索引中的结果在全局排序中靠前,以保证检索质量。
倒排文件性能模型是基于检索系统的宏观需求和硬件参数建立的,对预估倒排文件运行效率有指导作用。结合这一模型,设计师可以更好地理解如何调整和优化搜索引擎的性能。
"华夏英才基金学术文库搜索引擎-原理、技术与系统"一书,由李晓明、闫宏飞和王继民撰写,深入探讨了搜索引擎的工作原理、实现技术和系统构建方案。书中从基础原理到分布式系统设计,再到中文网页自动分类等技术,内容丰富,适合作为教学参考书和技术资料,对相关领域的研究者和开发者都有很高价值。随着互联网信息量的爆炸性增长,搜索引擎已经成为获取信息的关键工具,优化其性能和效率至关重要。
2012-03-31 上传
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杨_明
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