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2005年6月22日
?tss中文:開(kāi)源面向?qū)ο蟮臄?shù)據(jù)庫(kù)db4o 5.5版發(fā)布了
近日db4objects發(fā)布了開(kāi)源面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫(kù)
db4o 5.5 版本. 這個(gè)版本的焦點(diǎn)是提高了性能降低了內(nèi)存耗用,特別針對(duì)資源緊張的嵌入式開(kāi)發(fā)提供了支持。
具體的改進(jìn)特性: - 類(lèi)索引使用新BTree架構(gòu),極大減少了事務(wù)提交的時(shí)間,對(duì)象個(gè)數(shù)在10萬(wàn)之1千萬(wàn)的索引時(shí)表現(xiàn)極為明顯。 -通過(guò)更好的群集插槽方式,改進(jìn)字符串和數(shù)組的序列化方式,在插入和修改時(shí)提高了效率。
-提供了診斷工具包,幫助程序員更容易開(kāi)發(fā)出高效程序。
-本次改進(jìn)效率的提升可以讓內(nèi)存耗用更低。
伴隨著?這次發(fā)布,db4objects 還提供了用戶交流社區(qū):
這里
。??
原文: db4o open source object database v 5.5 released
一種面向搜索引擎的網(wǎng)頁(yè)分塊、切片的原理,實(shí)現(xiàn)和演示
最近看到 2005 年的 全國(guó)搜索引擎和網(wǎng)上信息挖掘?qū)W術(shù)研討會(huì) 上 華南木棉信息檢索的隊(duì)長(zhǎng) 歐健文 的 華南木棉信息檢索 的ppt。很有啟發(fā)。
于是自己也根據(jù)自己的理解準(zhǔn)備做一個(gè)實(shí)現(xiàn)。 實(shí)現(xiàn)前提假設(shè): 1、網(wǎng)頁(yè)分塊切分的基本單位是html中的table , div 等標(biāo)簽(目前版本只支持:table ,div 標(biāo)簽)。 2、網(wǎng)頁(yè)分塊切片識(shí)別依賴于相似url的對(duì)比。比如:我們認(rèn)為一下兩個(gè)url的網(wǎng)頁(yè)html文本結(jié)構(gòu)相似: http://news.soufun.com/2005-11-26/580107.htm http://news.soufun.com/2005-11-26/580175.htm 而下面兩個(gè)url的網(wǎng)頁(yè)結(jié)構(gòu)不相似: http://news.soufun.com/subject/weekly051121/index.html http://news.soufun.com/2005-11-26/580175.htm
用途: 1、根據(jù)分析網(wǎng)頁(yè)結(jié)構(gòu)區(qū)分網(wǎng)頁(yè)是 主題型網(wǎng)頁(yè) 還是 目錄型網(wǎng)頁(yè); 2、根據(jù)分析網(wǎng)頁(yè)結(jié)構(gòu) 找出 網(wǎng)頁(yè)的 主題內(nèi)容,相關(guān)內(nèi)容和噪音內(nèi)容;
實(shí)現(xiàn)的3個(gè)階段: 1、對(duì)網(wǎng)頁(yè)結(jié)構(gòu)進(jìn)行合理切片; 2、比較相似網(wǎng)頁(yè)的切片結(jié)構(gòu); 3、分析切片數(shù)據(jù),得出結(jié)論。 演示地址: http://www.domolo.com:8090/domoloWeb/html-page-slice.jsp
一種快速的未登陸詞識(shí)別方法(原理和實(shí)現(xiàn))
最近網(wǎng)絡(luò)上關(guān)于分詞的算法已經(jīng)很多了,在實(shí)際應(yīng)用中每個(gè)人根據(jù)對(duì)分詞的不同理解寫(xiě)了不同的中文分詞算法,可謂百花齊放. 但現(xiàn)在似乎還沒(méi)有針對(duì)未登陸詞的識(shí)別算法,有鑒于此,我特地寫(xiě)了一個(gè),拋磚引玉.
算法的假設(shè): 1. 未登陸詞是由單字組成的; 2. 如果一個(gè)字同時(shí)屬于2個(gè)未登陸詞,那么只選擇第一被識(shí)別的詞;
測(cè)試文章: 最近電視劇大長(zhǎng)今很火,我就選取了介紹大長(zhǎng)今的文章, 地址:http://www.360doc.com/showWeb/0/0/18183.aspx 識(shí)別結(jié)果如下: PDH : initialize phrase dictionary QuerySpliter reInitialize dictionary. 長(zhǎng)今,職場(chǎng),閔政浩,韓劇,鄭云白,連生,主簿,冷廟高香,義字,醫(yī)女,張德,剩者,濟(jì)州,選撥,文秘
算法原理: 首先找出已經(jīng)分詞后的單字,然后查看單字的下一個(gè)是否還是單字,如果是,判斷這種情況出現(xiàn)的次數(shù),如果超過(guò)預(yù)訂的閥值,那么就確認(rèn)這是一個(gè)新詞. 下面是一個(gè)算法的計(jì)算過(guò)程展示: PDH : initialize phrase dictionary QuerySpliter reInitialize dictionary. >>>8,9;9,10 長(zhǎng)今 >>>237,238;238,239 職場(chǎng) >>>595,596;596,597;597,598 閔政浩 >>>189,190;190,191 韓劇 >>>1111,1112;1112,1113;1113,1114 鄭云白 >>>599,600;600,601 連生 >>>610,611;611,612 主簿 >>>975,976;976,977;977,978;978,979 冷廟高香 >>>1233,1234;1234,1235 義字 >>>559,560;560,561 醫(yī)女 >>>561,562;562,563 張德 >>>3114,3115;3115,3116 剩者 >>>534,535;535,536 濟(jì)州 >>>580,581;581,582 選撥 >>>2071,2072;2072,2073 文秘 本算法是在:小叮咚分詞的基礎(chǔ)上進(jìn)行的. 歡迎大家一起交流,改進(jìn)這個(gè)算法.  相關(guān)連接: 基于最長(zhǎng)詞匹配算法變形的分詞系統(tǒng)( 文舫工作室貢獻(xiàn) )
小叮咚中文分詞在處理大量數(shù)據(jù)的時(shí)候碰到了內(nèi)存泄漏的問(wèn)題
Lucene使用者沙龍
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什么是垂直搜索引擎(之二)
垂直搜索引擎的三個(gè)特點(diǎn):
1、垂直搜索引擎抓取的數(shù)據(jù)來(lái)源于垂直搜索引擎關(guān)注的行業(yè)站點(diǎn): 比如:找工作的搜索引擎 www.deepdo.com 的數(shù)據(jù)來(lái)源于:www.51job.com , www.zhaoping.com , www.chinahr.com 等等; 股票搜索引擎 www.macd.cn 的數(shù)據(jù)來(lái)源于: www.jrj.com.cn , www.gutx.com 等股票站點(diǎn); 2、垂直搜索引擎抓取的數(shù)據(jù)傾向于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù): 比如:我們找工作關(guān)注的: 職位信息: 軟件工程師; 公司名稱(chēng),行業(yè)名稱(chēng):軟件公司,外包行業(yè)等; 地點(diǎn):北京,海淀; 3、垂直搜索引擎的搜索行為是基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化搜索: 比如: 找:海淀 軟件工程師 的工作等。
垂直搜索引擎站點(diǎn)的8條準(zhǔn)則:
1、選擇一個(gè)好的垂直搜索方向。俗話說(shuō)男怕選錯(cuò)行,這一點(diǎn)對(duì)于搜索引擎來(lái)說(shuō)也是一樣的,除了選擇的這個(gè)行業(yè)有垂直搜索的大量需求外,這個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)屬性最好不要和 Yahoo,Google等通用搜索的的抓取方向重疊。 目前熱門(mén)的垂直搜索行業(yè)有:購(gòu)物,旅游,汽車(chē),工作,房產(chǎn),交友等行業(yè)。搜索引擎對(duì)動(dòng)態(tài)url數(shù)據(jù)不敏感也是眾所周知的,這些可以作為垂直搜索引擎的切入點(diǎn);
2、評(píng)價(jià)所選垂直搜索行業(yè)的網(wǎng)站、垂直搜索內(nèi)容、行業(yè)構(gòu)成等情況: 我們都知道垂直搜索引擎并不提供內(nèi)容來(lái)源,它的數(shù)據(jù)依賴爬蟲(chóng)搜集,并做了深度加工而來(lái)的。因此考慮垂直搜索引擎的所處的大環(huán)境和定位至關(guān)重要。 3、深入分析垂直搜索引擎的索引數(shù)據(jù)特點(diǎn): 垂直搜索引擎的索引數(shù)據(jù)過(guò)于結(jié)構(gòu)化,那么進(jìn)入的門(mén)檻比較低,行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)會(huì)形成一窩蜂的局面;如果搜索數(shù)據(jù)特點(diǎn)是非結(jié)構(gòu)化的,抓取,分析這樣的數(shù)據(jù)很困難,進(jìn)入壁 壘太高,很可能出師未杰身先死。 4、垂直搜索引擎的索引數(shù)據(jù)傾向于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù),這個(gè)特點(diǎn)是區(qū)別于yahoo,google等通用搜索引擎的,這是垂直搜索引擎的立足點(diǎn)。而垂直搜索引擎是根植于某一個(gè)行業(yè) ,因此行業(yè)知識(shí),行業(yè)專(zhuān)家這些也是通用搜索引擎不具備的。也就是說(shuō)進(jìn)入垂直搜索是有門(mén)檻的。 5、垂直搜索引擎的搜索結(jié)果要覆蓋整個(gè)行業(yè),搜索相關(guān)性要高于通用搜索引擎,貼近用戶搜索意圖,搜索結(jié)果要及時(shí)。 6、垂直搜索引擎的web 2.0 需求: 垂直搜索引擎的搜索數(shù)據(jù)由于帶有結(jié)構(gòu)化的天性,相對(duì)于通用搜索引擎的全文索引而言,更顯的少而精。因此,設(shè)計(jì)的時(shí)候要提供收集用戶數(shù)據(jù)的接口,同時(shí)提供tag,積 分等機(jī)制,使搜索結(jié)果更加“垂直”。 7、垂直搜索引擎的目標(biāo)是幫助用戶解決問(wèn)題,而不只是向通用搜索引擎一樣發(fā)現(xiàn)信息: 這一點(diǎn)是垂直搜索引擎的終極目標(biāo)。 在做垂直搜索引擎的時(shí)候你需要考慮:什么問(wèn)題是這個(gè)行業(yè)內(nèi)的特殊性問(wèn)題,什么問(wèn)題是一般性問(wèn)題。keso多次提到google的目標(biāo)是 讓
用戶盡快離開(kāi)google,而垂直搜索引擎應(yīng)該粘住用戶。一般來(lái)說(shuō),使用垂直搜索引擎的用戶都是和用戶的利益需求密切相關(guān)的。所謂利益需求是我自己獨(dú)創(chuàng)
的,大意是和用戶工作密切相關(guān),生活中必不可少的需求,而求有持續(xù)性。比如:學(xué)生找論文,業(yè)主找裝修信息等等這樣的需求。因此粘住用戶,讓用戶有反饋的途
徑是一個(gè)關(guān)鍵部分。 8、垂直搜索引擎的社區(qū)化特征: 這一條和第9條是相關(guān)的。 俗話說(shuō)物以類(lèi)聚,人以群分,垂直搜索引擎定位于一個(gè)行業(yè),服務(wù)于一群特定需求的人群,這個(gè)特點(diǎn)決定了垂直搜索的社區(qū)化行為。人們利用垂直搜索引擎解決問(wèn)題,分享回饋。現(xiàn)在做網(wǎng)站都講求社區(qū)化,所以垂直搜索引擎本質(zhì)上還是:對(duì)垂直門(mén)戶信息提供方式的一次簡(jiǎn)化性的整合。
相關(guān)連接:什么是垂直搜索引擎
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Boyer-moor 字符串搜索算法
最近因?yàn)樾枰獜拇罅康奈谋局袡z索字符串,于是想比較一下java jdk提供的 indexof 算法,和其他字符串搜索算法的效率。字符串搜索算法有多種,其中比較有名的是boyer-moore算法。在Moore 先生的主頁(yè)上有關(guān)于 boyer-moore算法的詳細(xì)介紹。 moore先生介紹的通俗易懂,相信大家都能看明白。
同時(shí)還看到:Boyer-Moore串查找JAVA算法這篇文章 ,可惜是安徽工業(yè)大學(xué)的內(nèi)部刊物,無(wú)法看到文章的詳情,真是遺憾。
相關(guān)連接: boyer-moore 算法文檔中心 多么樂(lè)
多么樂(lè)alexa網(wǎng)站流量數(shù)據(jù)報(bào)告助手
為了您方便的獲取您所關(guān)心網(wǎng)站的alexa網(wǎng)站流量數(shù)據(jù),多么樂(lè)特的為您制作了這款工具,使用方法很簡(jiǎn)單,只要按照要求輸入網(wǎng)站地址和您的郵件地址并制定郵件發(fā)送的時(shí)間,我們就會(huì)定期給您
發(fā)送alaxe統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。
在以后我們還會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步分析,提供更加滿意的服務(wù)!
相關(guān)連接: Alaxe 網(wǎng)站數(shù)據(jù)助手
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