15、简易搜索引擎的实现与优化

简易搜索引擎的实现与优化

1. 背景与目标

在 1995 年,企业刚开始采用 Web 为客户提供信息。当时有许多描述常见支持问题解决方案的短文档,希望将它们放到基于 Web 的知识库应用中。随着文档数量的增加,就需要具备搜索功能,因为客户不想浏览数百篇文章来寻找答案。理想的搜索方式是让客户输入任意一组单词,然后显示包含这些单词的文章,并且文章与搜索词匹配度越高,权重越高,同时还需匹配单词的不同形式。如今,在线文本搜索已很常见,但使用 SQL 进行关键字搜索,同时保证速度和准确性,却颇具难度。

SQL 的一个基本原则是列中的值是原子性的,即比较值时总是比较整个值,在 SQL 中比较子字符串效率低或不准确。但我们需要一种方法来比较短字符串和长字符串,当短字符串出现在长字符串的任何位置时都能找到匹配项。

2. 反模式:模式匹配谓词

SQL 提供了用于比较字符串的模式匹配谓词,这是大多数程序员在搜索关键字时首先想到的解决方案。其中最广泛支持的是 LIKE 谓词。

  • LIKE 谓词 :支持通配符 % ,它可以匹配零个或多个字符。在关键字前后使用通配符可以匹配包含该单词的任何字符串。例如:
SELECT * FROM Bugs WHERE description LIKE '%crash%';
  • 正则表达式 :许多数据库品牌也支持正则表达式,但语法不标准。例如,在 MySQL 中可以使用正则表达式谓词: <
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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