基于角色的全文检索技术的研究和实现

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随着计算机的发展和信息资源的日益丰富,人们越来越多地关注如何快速有效地从海量信息中抽取有价值的信息。通用搜索引擎在一定程度上满足了用户的需求,但是由于企业的信息保密需求,使得其在企业中的使用受到了限制。首先,由于企业局域网的安全限制,通用搜索引擎不可能抓取到企业的内部信息;其次,通用搜索引擎是平等地对待每一个用户,这显然不适合企业的等级管理模式。基于角色的全文检索引擎正是为了满足这一特殊需要,旨在为企业局域网用户提供有差异的搜索服务。本文首先介绍了一个通用的全文检索引擎的主要组成部分和核心技术。为了提高搜索引擎的中文分词效果,本文对全文检索引擎工具包Lucene的分析器进行了扩展,提出了一个逆向向前的最大匹配算法和一个使用TreeMap与Hashtable相结合的逆向词库与之配合。接着阐述了RBAC的基本原理,尝试着按照企业的管理方式和使用者的分工来为其分配一定的角色,再将文档的检索权限分配给角色,从而建立起用户和检索权限的间接关系。这样搜索引擎可以按照用户的角色来处理检索结果,只有当用户的角色在文档的检索角色范围内时才能返回,确保了企业的信息不会从检索渠道泄露。同时,本文实现了基于使用者角色值的页面优先度算法,它实现了使用者的角色越重要,其所拥有的文档的优先度就越高,而且该文档在返回结果中也就越靠前,从而提高了查询的精度。本文还使用Ajax将检索关键字的后控词表传送到检索引擎,使其参与查询来提高查全率和查准率。
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