基于Hadoop的分布式图片搜索引擎设计与性能优化

本文主要探讨了分布式图片搜索引擎的设计与实现，针对互联网上日益增长的图片资源，提出了一个高效的信息提取和利用方案。作者詹恒飞，在国防科学技术大学计算机科学与技术专业攻读硕士学位，其导师为杨岳湘教授，于2010年完成此研究。 首先，针对网络资源采集问题，作者设计了一种基于页面权威性和文本齐全度的图片聚焦爬虫算法。该爬虫重视对可信度高、图片丰富的网站进行优先抓取，同时兼顾爬取的广度，旨在通过提高数据采集效率，确保在单位时间内获取大量有价值的照片资料。 接着，文章深入研究了文本分类和信息提取技术，尤其是TF-IDF文本分类方法。作者在此基础上进行了创新，引入了句子成分识别和页面位置权重等因素，优化了文本关键词提取算法。这种改进后的算法能更准确地识别出适合描述图片内容的句子，并将其作为图片的关键字。利用Lucene开源工具包，设计了一套便于图片搜索应用的倒排结构文本索引库，以支持高效的检索。 分布式处理是解决海量数据挑战的关键。作者选择Hadoop分布式平台作为基础，运用Map/Reduce编程模型，将数据采集、索引生成和搜索功能整合在一个分布式系统中。这使得搜索引擎在处理大数据集时仍能提供快速的服务，提升了整体系统的性能。 最后，作者通过Eclipse编程工具实现了这一分布式图片搜索引擎，并进行了性能测试。测试结果显示，该搜索引擎在数据采集能力、大型索引构建速度以及搜索响应时间方面表现出色，证明了其在实际应用中的可行性与有效性。 这篇硕士学位论文探讨了分布式图片搜索引擎的核心技术，包括爬虫策略、文本处理、分布式计算和索引管理，为互联网图片资源的高效利用提供了新的解决方案。