关于dotnetnuke中文搜索问题的分析+临时方法

DotNetNuke中文搜索问题分析
本文指出DotNetNuke(DNN)虽不断成长,但距中文用户需求仍有差距,突出问题是中文搜索不佳。经测试,英文搜索正常,中文搜索无或极少结果。问题定位在产生关键词步骤,最终错误指向SearchDataStore.vb的117行。

写这篇随笔主要是提出问题,问题我没有能力解决

关心dotnetnuek的很多朋友,都在关注着她
但是在不断的为dnn3的一步步成长感到欣慰的同时,也发现目前其距离我们中文用户的需求还相距很远。
很显著,也是最然人头疼得问题是:中文搜索,
一直以来使用中文关键字搜索都没有结果,或者仅有很少的结果
我开始发现了这个问题,但是并没有太关心,直到现在3.0.12出来,问题依然存在,因为3.0.12已经不是bata了,随后的3.0.13马上就会推出,官方根本就没有考虑中文搜索的问题

那么,为什么英文搜索可以中文搜索就不可以呢?
仔细看一下就发现的dotnetnuke搜索功能是使用SearchProviders来进行的,而SearchDataStore择为搜索提供关键词方面的功能,那么问题一定出在这里

作为测试,我首先在自己的dnn站点里添加了一些中文的内容,然后使用host下的搜索管理重建索引,重新打开SearchWord表,发现已经有中文内容添加了进来,但是作为关键词/可搜索内容的word却不是我们需要的,比如“中文搜索如何处理”“增加内容”“中文搜索听说有问题”“测试一下”,这些都是我为了测试输入的中文语句,而与此同时输入的英文内容却很正常,"chinese" "test" ,输入引号中的内容可以得出搜索结果,这样可以基本判断,问题出现在产生关键词的步骤,而向SearchWord表中添加内容的存储过程是AddSearchWord,那么是谁调用了AddSearchWord?最终错误定位在

SearchDataStore.vb的117行

  L116~L134

None.gif           ' split content into words
 
               Dim ContentWords() As String = Split(Content, " ")
None.gif
None.gif            
' process each word
None.gif
            Dim intWord As Integer
None.gif            
Dim strWord As String
None.gif            
For Each strWord In ContentWords
None.gif                
If CanIndexWord(strWord, Language) Then
None.gif                    intWord 
= intWord + 1
None.gif                    
If IndexWords.ContainsKey(strWord) = False Then
None.gif                        IndexWords.Add(strWord, 
0)
None.gif                        IndexPositions.Add(strWord, 
1)
None.gif                    
End If
None.gif                    
' track number of occurrences of word in content
None.gif
                    IndexWords(strWord) = CType(IndexWords(strWord), Integer+ 1
None.gif                    
' track positions of word in content
None.gif
                    IndexPositions(strWord) = CType(IndexPositions(strWord), String& "," & intWord.ToString
None.gif                
End If
None.gif            
Next
None.gif
看到这里也就明白了,老外通过空格就可以将内容很容易的分割开,然后进行搜索当然没问题,可是中文就不能使用空格分隔,所以连在一起的一句话,就成了一个“关键词”了。

要想解决这个问题,可能的思路是
1、进行中文的分词,对中文或者中英文混合的内容进行索引
2、开发新的SearchProvider

以上均是浅见,不确切、不正确的地方,还请大家指教

按宝玉的指教,使用临时方法,用like查询
输入中文关键字的时候使用 %中文% 
另外在host->SQL中执行如下代码

None.gifALTER  procedure dbo.GetSearchResults
None.gif    @PortalID 
int,
None.gif    @Word 
nVarChar(100)
None.gif
AS
None.gif
SELECT si.SearchItemID,
None.gif    sw.Word,
None.gif    siw.Occurrences,
None.gif    siw.Occurrences 
+ 1000 as Relevance,
None.gif    m.ModuleID,
None.gif    tm.TabID,
None.gif    si.Title,
None.gif    si.Description,
None.gif    si.Author,
None.gif    si.PubDate,
None.gif    si.SearchKey,
None.gif    si.Guid,
None.gif    si.ImageFileId,
None.gif    u.FirstName 
+ ' ' + u.LastName As AuthorName
None.gif
FROM SearchWord sw
None.gif    
INNER JOIN SearchItemWord siw ON sw.SearchWordsID = siw.SearchWordsID
None.gif    
INNER JOIN SearchItem si ON siw.SearchItemID = si.SearchItemID
None.gif    
INNER JOIN Modules m ON si.ModuleId = m.ModuleID
None.gif    
LEFT OUTER JOIN TabModules tm ON si.ModuleId = tm.ModuleID
None.gif    
INNER JOIN Tabs t ON tm.TabID = t.TabID
None.gif    
LEFT OUTER JOIN Users u ON si.Author = u.UserID
None.gif
WHERE 
None.gif    (((m.StartDate 
Is NullOR (GetDate() > m.StartDate)) AND ((m.EndDate Is NullOR (GetDate() < m.EndDate)))
None.gif    
AND (((t.StartDate Is NullOR (GetDate() > t.StartDate)) AND ((t.EndDate Is NullOR (GetDate() < t.EndDate)))
None.gif    
AND (sw.Word like @Word) 
None.gif    
AND (t.IsDeleted = 0
None.gif    
AND (m.IsDeleted = 0
None.gif    
AND (t.PortalID = @PortalID)
None.gif

转载于:https://www.cnblogs.com/henry_zjk/archive/2005/03/23/123843.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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