倒排索引构建算法SPIMI(已实现,修订版)

本文介绍了信息检索中的倒排索引构建方法SPIMI,该方法通过内存单遍扫描将文档集分割成可一次性装入内存的块,使用哈希表作为词典,并动态调整倒排记录表空间。当内存耗尽时,将索引块写入磁盘。最后,通过合并多个磁盘块形成完整的倒排索引。作者已实现该算法,采用暴雪哈希算法避免冲突,使用结构体存储哈希表和文档信息。算法还包括倒排文件的合并策略,确保内存管理和效率。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

信息检索导论中提到的倒排索引构建方法:
                                内存式单遍扫描索引构建方法(SPIMI : Single-pass in-memeory indexing):
    思想
将一个文档集分割成几个大小相等的部分,参考标准就是分成的每个块可以一次性的装入内存
                将处理每个块产生的词典写入磁盘,对于下一个块则重新采用新的词典。只要硬盘空间足够大,
                SPIMI就能索引任何大小的文档集。
 算法流程(在执行过程中反复调用SPIMI-Invert函数直到将全部文档集处理完成):
 SPIMI-Invert(token_stream)
 1   output_file = NEWFILE()  
 2   dictionary = NEWHASH()
 3   while(free memory available)
 4   do token ← next(token_stream)
 5   if term(token) !∈dictionary   // 即不在词典中
 6       then postings_list =  AddToDictionary(dictionary, term(token))   // 加入词典并返回词典位置
 7  else postings_list =  GetPostingList(dictionary, term(token))      // 找到词典位置
 8  if full(postings_list)                                                                           // 关键词对应存储倒排文档的数据结构可用空间是否已满
 9     then postings_list = DoublePostingList(dictinary, term(token))         // 重新分配关键词对应存储倒排文档的数据结构可用空间 使其变为原来2倍
10 AddToPostingsList(postings_list, docId(token))                        &nb

评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值