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tss中文�Q�开源面向对象的数据库db4o 5.5版发布了

Mon, 21 Aug 2006 10:25:00 GMT

tss中文�Q�开源面向对象的数据库db4o 5.5版发布了

�q�日db4objects发布了开源面向对象数据库 db4o 5.5 版本. �q�个版本的焦�Ҏ��提高了性能降低了内存耗用�Q�特别针对资源紧张的嵌入式开发提供了支持�?br />
具体的改�q�特�?
- �cȝ��引��用新BTree架构�Q�极大减��了事务提交的时��_��对象个数�?0万之1千万的烦引时表现极�ؓ明显�?br />-通过更好的群集插槽方式，改进字符串和数组的序列化方式�Q�在插入和修�Ҏ��提高了效率�?/font>

-提供了诊断工具包�Q�帮助程序员更容易开发出高效�E�序�?/font>

-本次改进效率的提升可以让内存耗用更低�?/font>

伴随着 �q�次发布�Q�db4objects �q�提供了用户交流�C�֌��Q?/font> �q�里。 �?/p>

原文�Q?db4o open source object database v 5.5 released

我要��L��?/a> 2006-08-21 18:25 发表评论

一�U�面向搜索引擎的�|�页分块、切片的原理�Q�实现和演示

Mon, 28 Nov 2005 02:17:00 GMT

一�U�面向搜索引擎的�|�页分块、切片的原理�Q�实现和演示

最�q�看�?2005 �q�的全国搜烦引擎和网上信息挖掘学术研讨会 �?华南木棉信息��索的队长 �Ƨ健�?�?华南木棉信息��?的ppt。很有启发�?br>
于是自己也根据自��q��理解准备做一个实现�?br>实现前提假设�Q?br>   1、网��分块切分的基本单位是html中的table , div �{�标�{�（目前版本只支持：table ,div 标签�Q��?br>   2、网��分块切片识别依赖于�怼�url的对比。比如：我们认�ؓ一下两个url的网��html文本�l�构�怼��Q?br>       http://news.soufun.com/2005-11-26/580107.htm
       http://news.soufun.com/2005-11-26/580175.htm
       而下面两个url的网��늻�构不�怼��Q?br>       http://news.soufun.com/subject/weekly051121/index.html
       http://news.soufun.com/2005-11-26/580175.htm

用途：
   1、根据分析网��늻�构区分网��|�� 主题型网��?�q�是目录型网��；
   2、根据分析网��늻��?扑և� �|�页�?主题内容�Q�相兛_��容和噪音内容�Q?br>
实现�?个阶�D�：
   1、对�|�页�l�构�q�行合理切片�Q?br>   2、比较相似网��늚�切片�l�构�Q?br>   3、分析切片数据，得出�l�论�?br>演示地址�Q?br>       http://www.domolo.com:8090/domoloWeb/html-page-slice.jsp

我要��L��?/a> 2005-11-28 10:17 发表评论

一�U�快速的未登陆词识别�Ҏ��(原理和实�?

Wed, 12 Oct 2005 08:16:00 GMT

一�U�快速的未登陆词识别�Ҏ��(原理和实�?

    最�q�网�l�上关于分词的算法已�l�很多了,在实际应用中每个人根据对分词的不同理解写了不同的中文分词��法,可谓百花齐放.
    但现在似乎还没有针对未登陆词的识别算�?有鉴于此,我特地写了一�?抛砖引玉.

    ��法的假�?
    1. 未登陆词是由单字�l�成�?
    2. 如果一个字同时属于2个未登陆�?那么只选择�W�一被识别的�?

    ��试文章:
    最�q�电视剧大长今很�?我就选取了介�l�大长今的文�?
    地址:http://www.360doc.com/showWeb/0/0/18183.aspx
    识别�l�果如下:
        PDH : initialize phrase dictionary
        QuerySpliter reInitialize dictionary.
        长今,职场,闉|��?韩剧,郑云�?�q�生,�ȝ��,冷庙高香,义字,��d��,张�d,剩�?��州,选拨,文秘

    ��法原理:
    首先扑և�已经分词后的单字,然后查看单字的下一个是否还是单�?如果�?判断�q�种情况出现的次�?如果��过预订的阀�?那么��q��认这是一个新�?
    下面是一个算法的计算�q�程展示:
   PDH : initialize phrase dictionary
   QuerySpliter reInitialize dictionary.
   >>>8,9;9,10
   长今
   >>>237,238;238,239
   职场
   >>>595,596;596,597;597,598
   闉|��?br>   >>>189,190;190,191
   韩剧
   >>>1111,1112;1112,1113;1113,1114
   郑云�?br>   >>>599,600;600,601
   �q�生
   >>>610,611;611,612
   �ȝ��
   >>>975,976;976,977;977,978;978,979
   冷庙高香
   >>>1233,1234;1234,1235
   义字
   >>>559,560;560,561
   ��d��
   >>>561,562;562,563
   张�d
   >>>3114,3115;3115,3116
   剩�?br>   >>>534,535;535,536
   ��州
   >>>580,581;581,582
   选拨
   >>>2071,2072;2072,2073
   文秘
    本算法是�?��叮咚分词的基础上进行的.
    �Ƣ迎大家一起交��?改进�q�个��法.

    相关�q�接:
              ��Z��最长词匚w��法变�Ş的分词系�l? 文舫工作室�A�?)
                       ��叮咚中文分词在处理大量数据的时候碰��C��内存泄漏的问�?/a>
                       Lucene使用者沙�?/a>

原帖地址

我要��L��?/a> 2005-10-12 16:16 发表评论

什么是垂直搜烦引擎�Q�之二）

Mon, 29 Aug 2005 08:08:00 GMT

什么是垂直搜烦引擎�Q�之二）

垂直搜烦引擎的三个特点：

1、垂直搜索引擎抓取的数据来源于垂直搜索引擎关注的行业站点�Q?br>    比如�Q�找工作的搜索引�?www.deepdo.com 的数据来源于�Q�www.51job.com , www.zhaoping.com , www.chinahr.com �{�等�Q?br>          股票搜烦引擎 www.macd.cn 的数据来源于�Q?www.jrj.com.cn , www.gutx.com �{�股��站点；
2、垂直搜索引�?span style="font-weight: bold;">抓取的数据們֐�于结构化数据和元数据�Q?br>    比如�Q�我们找工作��x��的：
        职位信息�Q?软�g工程师；
        公司名称�Q�行业名�U�ͼ�软�g公司�Q�外包行业等�Q?br>        地点�Q�北京，��h��Q?br>3、垂直搜索引擎的搜烦行�ؓ是基于结构化数据和元数据的结构化搜烦�Q?br>        比如�Q?找：��h�� 软�g工程�?的工作等�?br>
垂直搜烦引擎站点�?条准则：

1�?span style="font-weight: bold;">选择一个好的垂直搜索方�?/span>。俗话说��h��选错行，�q�一点对于搜索引擎来说也是一��L��Q�除了选择的这个行业有垂直搜烦的大量需求外�Q�这个行业的数据属性最好不要和
Yahoo,Google�{�通用搜烦的的抓取方向重叠�?br>    目前热门的垂直搜索行业有�Q�购物，旅游�Q�汽车，工作�Q�房产，交友�{�行业。搜索引擎对动态url数据不敏感也是众所周知的，�q�些可以作�ؓ垂直搜烦引擎的切入点�Q?br>
2�?span style="font-weight: bold;">评�h所选垂直搜索行业的�|�站、垂直搜索内宏V��行业构成等情况�Q?br>    我们都知道垂直搜索引擎�ƈ不提供内�Ҏ��源，它的数据依赖爬虫搜集�Q��ƈ做了深度加工而来的。因此考虑垂直搜烦引擎的所处的大环境和定位臛_��重要�?br>3�?span style="font-weight: bold;">深入分析垂直搜烦引擎的烦引数据特�?/span>�Q?br>    垂直搜烦引擎的烦引数据过于结构化�Q�那么进入的门槛比较低，行业竞争会�Ş成一�H�蜂的局面；如果搜烦数据特点是非�l�构化的�Q�抓取，分析�q�样的数据很困难�Q�进入壁
垒太高，很可能出师未杰��n先死�?br>4�?span style="font-weight: bold;">垂直搜烦引擎的烦引数据們֐�于结构化数据和元数据�Q�这个特�Ҏ��区别于yahoo,google�{�通用搜烦引擎的，�q�是垂直搜烦引擎的立��点。而垂直搜索引擎是�Ҏ��于某一个行�?�Q�因此行业知识，行业专家�q�些也是通用搜烦引擎不具备的。也��是�?a target="_blank">�q�入垂直搜烦是有门槛�?/a>�?br>5�?span style="font-weight: bold;">垂直搜烦引擎的搜索结果要覆盖整个行业�Q�搜索相��x��要高于通用搜烦引擎�Q�脓�q�用��h��索意图，搜烦�l�果要及�?/span>�?br>6�?span style="font-weight: bold;">垂直搜烦引擎的web 2.0 需�?/span>�Q?br>    垂直搜烦引擎的搜索数据由于带有结构化的天性，相对于通用搜烦引擎的全文烦引而言�Q�更昄��而精。因此，设计的时候要提供攉��用户数据的接口，同时提供tag,�U?
分等机制�Q��搜烦�l�果更加“垂直”�?br>7�?span style="font-weight: bold;">垂直搜烦引擎的目标是帮助用户解决问题�Q�而不只是向通用搜烦引擎一样发��C��?/span>�Q?br>    �q�一�Ҏ��垂直搜烦引擎的终极目标�?在做垂直搜烦引擎的时候你需要考虑�Q�什么问题是�q�个行业内的�Ҏ��性问题，什么问题是一般性问题。keso多次提到google的目标是
�? 用户��快��d��google�Q�而垂直搜索引擎应该粘住用戗��一般来��_��使用垂直搜烦引擎的用户都是和用户的利益需求密切相关的。所谓利益需求是我自��q��? 的，大意是和用户工作密切相关�Q�生�z�M��必不可少的需求，而求有持�l�性。比如：学生找论文，业主找装修信息等�{�这��L��需求。因此粘住用��P��让用��h��反馈的�? 径是一个关键部分�?br>8�?span style="font-weight: bold;">垂直搜烦引擎的社区化特征�Q?br>    �q�一条和�W?条是相关的�?br>    俗话说物以类聚，��Z��分�Q�垂直搜索引擎定位于一个行业，服务于一��特定需求的人群�Q�这个特点决定了垂直搜烦的社区化行�ؓ。�h们利用垂直搜索引擎解决问题，分��n回馈。现在做�|�站都讲求社区化�Q�所以垂直搜索引擎本质上�q�是�Q?a target="_blank">对垂直门户信息提供方式的一�ơ简化性的整合�?br>
    相关�q�接�Q?a target="_blank">什么是垂直搜烦引擎

原帖地址

我要��L��?/a> 2005-08-29 16:08 发表评论

Thu, 23 Jun 2005 15:26:00 GMT

Boyer-moor 字符串搜索算�?/H2>
    最�q�因为需要从大量的文本中��索字�W�串�Q�于是想比较一下java jdk提供�?nbsp;indexof ��法�Q�和其他字符串搜索算法的效率。字�W�串搜烦��法有多�U�，其中比较有名的是boyer-moore��法。在Moore 先生的主��?/FONT>上有关于 boyer-moore��法的详�l�介�l��?BR>    moore先生介绍的通俗易懂�Q�相信大安��能看明白�?/FONT>

     同时�q�看刎ͼ�Boyer-Moore串查找JAVA��法�q�篇文章 �Q�可惜是安徽工业大学的内部刊物，无法看到文章的详情，真是遗憾�?nbsp;

相关�q�接�Q?BR>                   boyer-moore ��法文档中心
                              多么�?/A>

我要��L��?/a> 2005-06-23 23:26 发表评论

多么乐alexa�|�站��量数据报告助手

Wed, 22 Jun 2005 00:44:00 GMT

多么乐alexa�|�站��量数据报告助手

��Z��您方便的获取您所兛_��|�站的alexa�|�站��量数据�Q�多么乐特的为您制作了这�Ƒַ��P��使用�Ҏ��很简单，只要按照要求输入�|�站地址和您的邮件地址�q�制定邮件发送的旉��Q�我们就会定期给�? 发送alaxe�l�计数据�?

在以后我们还会对数据�q�行�q�一步分析，提供更加满意的服务！

Alaxe排名	百万用户到达�?/span>	用户��览��\|��
156	2750	8.0

相关�q�接�Q?a >Alaxe �|�站数据助手

我要��L��?/a> 2005-06-22 08:44 发表评论

Sun, 19 Jun 2005 00:23:00 GMT

多么�?搜烦引擎索引量报�?-实现了自动发送周报功�?/H3>
      自从多么�?搜烦引擎索引�?�l�计报告发布一来已�l�有100多位站长登陆使用�Q��ؓ了把�q�部分数据主动送到各位站长手中�Q�我特地制作�?�q�个周报功能�Q�他��会在没周六下午3�?0分，�l�您提供�늫�在google,baidu,yisou,msn�{�主��搜索引擎上的烦引量数据�?/FONT>

       如果您想也��用这��功能，您可以在�Q?/FONT> 搜烦引擎�l�计上登陆您的网址�Q�（注意按照要求填写。）

       �q�提供您的Email地址�?/FONT>

       如果有意见和��请发信到�Q?xiaodingdong@gmail.com

        下面是一个邮件例子：

多么�?/A> 搜烦引擎索引量报�?/P>

�|�址日期搜烦引擎 �q�_��索引�?/TD>

blogchina.com 2005-06-12 baidu 8,770,000.0

blogchina.com 2005-06-12 google 2,520,000.0

blogchina.com 2005-06-12 msn 212,088.00

blogchina.com 2005-06-12 yisou 5,632,696.0

blogchina.com 2005-06-13 baidu 8,740,000.0

blogchina.com 2005-06-13 google 1,210,000.0

blogchina.com 2005-06-13 msn 224,448.00

blogchina.com 2005-06-13 yisou 5,788,532.0

blogchina.com 2005-06-14 baidu 9,320,000.0

blogchina.com 2005-06-14 google 1,110,000.0

blogchina.com 2005-06-14 msn 212,176.00

blogchina.com 2005-06-14 yisou 5,904,606.0

blogchina.com 2005-06-16 baidu 41,670,000.

blogchina.com 2005-06-16 msn 1,068,831.0

blogchina.com 2005-06-16 yisou 27,161,082.

blogchina.com 2005-06-17 baidu 42,030,000.

blogchina.com 2005-06-17 msn 109,929.00

blogchina.com 2005-06-17 yisou 27,369,993.

blogchina.com 2005-06-18 baidu 46,900,000.

blogchina.com 2005-06-18 google 9,310,000.0

blogchina.com 2005-06-18 yisou 30,492,025.

itpub.net 2005-06-12 baidu 862,000.00

itpub.net 2005-06-12 google 261,000.00

itpub.net 2005-06-12 msn 14,070.00

itpub.net 2005-06-12 yisou 42,090.00

itpub.net 2005-06-13 baidu 857,000.00

itpub.net 2005-06-13 google 132,000.00

itpub.net 2005-06-13 msn 13,538.00

itpub.net 2005-06-13 yisou 42,100.00

itpub.net 2005-06-14 baidu 866,000.00

itpub.net 2005-06-14 google 132,000.00

itpub.net 2005-06-14 msn 12,994.00

itpub.net 2005-06-14 yisou 41,274.00

itpub.net 2005-06-16 baidu 3,861,000.0

itpub.net 2005-06-16 msn 57,906.00

itpub.net 2005-06-16 yisou 180,648.00

itpub.net 2005-06-17 baidu 3,906,000.0

itpub.net 2005-06-17 yisou 178,585.00

itpub.net 2005-06-18 baidu 4,360,000.0

itpub.net 2005-06-18 google 1,040,000.0

itpub.net 2005-06-18 yisou 198,450.00

多么�?/A> 搜烦引擎索引量报�?/P>

我要��L��?/a> 2005-06-19 08:23 发表评论

Sun, 29 May 2005 13:56:00 GMT

关于 ��叮咚中文分�?nbsp; .net版本发布的变�?/font>

现在几乎每天都有朋友�l�我写信�Q�要求交��小叮咚中文分词的实现。我现在实现的有java和C#两个版本。同��L��法逻辑�Q�用 java �?C#写两边可不是有趣的事�?。于是自然而然惌��v�? 关于lucene发展和多语言实现的方�?/a> 中采用的�Ҏ��Q�于是决定以后主要更新java版本的中文分词算法，�?net版本的中文分词则在java class基础上�{化过来�?/font>

很早的时候我的一��blog介绍�q�：��Z��.NET的Java虚拟机IKVM介绍。于是今天就��试了一把，整个�q�程�q�算��利。下面是我的转换�q�程�Q?/font>

    X:\ikvmbin-0.14.0.1\ikvm\bin>ikvmc -target:library X:\XXXX\chinese_sentence_splitter.jar
    Note: output file is "chinese_sentence_splitter.dll"
    Note: automatically adding reference to "e:\programming\java&.net\ikvmbin-0.14.0.1\ikvm\bin\ikvm.gnu.classpath.dll"

通过上面的命令可以把 java jar 文�g转换�?nbsp; 同名�?.net dll�?/font>

在java中测试的�l�果如下�Q?br>

但在.net中测试的�l�果却不正确�Q?br>

�q�很昄��是IKVM.NET在�{换过�E�中出现了问题�?/font>

�׃��W�一�ơ��用IKVM.NET�Q�因此这个问题还需要在以后有时间解决一下。也希望有相关经验的朋友多多指导.

��叮�?中文分词发布 java 版本 , c# 版本 �Q?c++ 版本

Thu, 26 May 2005 22:47:00 GMT

��叮�?/A> 中文分词发布 java 版本 , c# 版本 �Q?c++ 版本

最�q�关于中文分词的处理逐渐多了��h��Q�我以前的文章也零星的介�l�过许多�q�方面的技术。��L��一些朋友来信烦要中文分词的代码�Q�而且要不同版本的�Q�鉴于这个情况，我把我对分词的理解，按照java,C#语言各自实现了一份。C++的版本，�q�是用中�U�院的ICTCLAS 毕竟�q�个分词�E�序是很多分词的�ȝ��?/FONT>

大家可以刎ͼ��叮咚中文分词主��?/FONT>查看详情�?/FONT>

�E�序�q�有很多不完善的地方�Q�功能列表和开发文档现在都不完��_��希望有这斚w��爱好的朋友一起参与进来，完善�Q�提高�?/FONT>

也欢�q�大家来信讨论： xiaodingdong@gmail.com

田春�?/FONT>

多么�?/FONT>互联�|�烦引量�l�计

生成旉��Q?/FONT>

�\|�址	�l�计�ơ数	�q�_��索引�?/FONT>
soufun.com	15	1141533
domolo.com	15	7
sohu.com	30	1473400
sina.com.cn	15	1080066
donews.com	15	374333
donews.net	15	169186
www.myknots.com	11	4170
diyinside.com	3	167
www.dearbook.com.cn	1	123000

�\|�址	日期	搜烦引擎	�q�_��索引�?/TD>
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blogchina.com	2005-06-12	yisou	5,632,696.0
blogchina.com	2005-06-13	baidu	8,740,000.0
blogchina.com	2005-06-13	google	1,210,000.0
blogchina.com	2005-06-13	msn	224,448.00
blogchina.com	2005-06-13	yisou	5,788,532.0
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itpub.net	2005-06-12	google	261,000.00
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