某人发布的倒排索引

 下载地址 http://libibase.googlecode.com/

主要功能:
  解析HTML
  中文分词(反向最大匹配,用trie实现)
  生成正向文档(我自己定义的格式,暂时是这样)
  生成倒排索引(分块 存储,bytecode压缩算法, 正文和快照采用zlib压缩)
  提交查询串检索(只实现了向量空间模型, 动态摘要还没完成)
  目前只有一个命令行测试工具hibase
  包内自带10w中文词库(doc目录下,gzip格式, 使用的时候需要解开)
  使用方法可以看README

接下来就是测试和优化,因为写的时候宏比较多,所以编译还是有点慢....呵呵

要一块学习的可以加我的MSN/GTAIL : sounos@gmail.com

顺便贴一个使用实例:
我用wget下了china unix的首页到/data/html目录下 /data/dict下是我的词典
./hibase --basedir=/tmp --dict=/data/dict/dict.txt --add --doc=/data/html/index.html --url=http://www.chinaunix.net/ --date="Thu, 03 Jul 2008 10:12:18 GMT" --charset="gbk" --query --request="chinaunix" --topN=1000
parsing document[[url]http://www.chinaunix.net/[/url]] time used:16825 microseconds
adding document[[url]http://www.chinaunix.net/[/url]] time used:47955 microseconds
parse query time used:36
read hits[1] posting time used:1897
Caculated 1 documents time used:22
read 1 documents content time used:1404
(0) title[ChinaUnix.net = 全球最大的Linux/Unix应用与开发者社区 = IT人的网上家园]
summary[(null)]
url[[url]http://www.chinaunix.net/[/url]]
size[84892]date[Thu, 03 Jul 2008 10:12:18 GMT]

search [chinaunix] time used:3502

在聊天室中实现 `@某人` 的功能,通常需要从以下几个方面进行设计与实现: ### 1. 消息格式解析 当用户发送的消息中包含 `@某人` 这样的内容时,系统需要能够识别出提及的用户。例如,消息内容可能是 `"你好 @张三,今天怎么样?"`。通过正则表达式匹配,可以提取出提及的用户名或用户标识。 ```python import re def extract_mentions(message): # 匹配 @username 格式的提及 pattern = r'@(\w+)' mentions = re.findall(pattern, message) return mentions ``` 通过上述代码,可以提取出所有被提及的用户名列表[^2]。 --- ### 2. 用户匹配与通知 在识别出提及的用户名后,需要将这些用户名映射到实际的在线用户。如果提及的用户当前在线,则向其发送通知。例如,在一个基于 Swoole 的实时聊天室中,可以通过连接池管理在线用户,并根据提及信息触发通知机制。 ```php // PHP 示例:Swoole 中广播提及通知 $mentions = extractMentions($message); foreach ($mentions as $mentionedUser) { if (isset($onlineUsers[$mentionedUser])) { // 向被提及的用户发送通知 $connection = $onlineUsers[$mentionedUser]; $connection->send("你被提及了: " . $message); } } ``` 该逻辑确保了只有被提及且在线的用户才会收到通知。 --- ### 3. 前端交互支持 前端界面需要支持 `@` 提及的输入提示(如自动补全),以便用户更容易选择要提及的对象。这通常通过监听输入框中的 `@` 字符并展示下拉建议列表来实现。 ```javascript document.getElementById('chat-input').addEventListener('input', function(e) { const input = e.target.value; if (input.includes('@')) { // 显示用户建议列表 showUserSuggestions(); } }); ``` 前端和后端协同工作,才能完整实现 `@某人` 功能。 --- ### 4. 安全与性能优化 为防止滥用提及功能,应设置频率限制,例如每个用户每分钟最多发送一定数量的消息。此外,提及功能的性能也需优化,尤其是在大规模并发聊天环境中,使用异步任务处理提及逻辑是一种常见做法。 --- ###
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