基于ElasticSearch的科技服务推荐系统设计与实现

推荐系统是通过算法策略将用户与信息匹配,实现信息高效筛选和个性化推荐的闭环系统。系统基于ElasticSearch大数据分析挖掘技术,采用TF-IDF、LUCentere、热词统计发现算法,利用Python程序将数据异步批量导入至Elasticsearch中。结合昨日访问、点赞、收藏上升数以及发布时间等指标计算文档的相关性得分并排序,实现用户喜好推荐。研究目的在于提高Elasticsearch索引数据时的分词准确度,缩短检索响应时间,为用户提供更优使用体验。通过翻阅大量文献和不断实验测试系统中的算法,有效解决了“冷启动”问题。实验结果表明系统在用户体验方面取得显著提升,用户正反馈促进了留存率和点击转换率的提高。研究为推荐系统的算法设计和实施提供了有益经验,对信息检索和用户体验改进具有实质性的意义。

基于Elasticsearch的挂号系统设计与实现

目的:设计并实现基于Elasticsearch的挂号系统,解决传统挂号系统预约挂号方式单一和搜索挂号平台信息片面等问题,以满足患者日益增长的多元化和智能化就诊需求。方法:采用浏览器与服务器(B/S)架构实现挂号系统设计,前端使用有机对象描述语言(NOODL)渲染界面,并通过Typescript实现函数方法和接口数据交互,Elasticsearch搜索引擎实现高效的搜索功能。后端通过基于边的云对象存储(ECOS)系统处理数据请求,并将业务数据存储在MySQL数据库中。系统包括应用层、服务层和存储层3层架构,可实现登录注册、搜索预约、链接预约、扫码预约、医生设置预约信息等功能。结果:基于Elasticsearch的挂号系统可实现线上搜索预约、医院专属链接预约、扫码预约等多种预约挂号方式,适用于Web和移动设备等多个平台。截止2023年6月,系统拥有医生219人,服务19903例患者,完成预约62737次,为患者就医节省大量时间,提高了医院运转效率。结论:基于Elasticsearch的挂号系统能够满足患者的多元化和智能化就诊需求,为患者提供全面、准确及智能的预约诊疗服务,有效提高诊疗效率。

基于云原生架构的企业级Elasticsearch平台研究

为解决Elasticsearch在企业级应用场景下,基础资源利用率与运维效率低、容器的数据持久化及资源需求多样性等方面问题,基于Ceph和Kubernetes构建了云原生的企业级Elasticsearch平台。对Elasticsearch平台的架构高可用性、数据持久化、容器化部署及资源标准化交付进行关键设计,对架构的优势进行定性分析,并与传统部署架构进行性能方面的定量对比测试。实验结果表明,该平台在架构设计方面优势明显,在性能方面表现良好,在企业级应用中具有较好的运维与经济效益。

基于ElasticSearch的输变电工程全文检索研究

随着输变电工程建设工作的开展,多源异构的全过程非结构化文档体量日益增大,需要对这些非结构化文档进行稳定管理。为实现输变电工程非结构化文档的高效检索,研究了基于ElasticSearch的输变电工程全文检索方案,构建电网专用术语词典对智能化分词进行辅助优化,融合输变电工程资料的特征信息,对分词成果进行语义赋值,基于语义标签改进分词算法,进一步提升全文检索效率和准确率,搭建了输变电工程全文检索系统,以验证此技术方案的可行性。

基于ElasticSearch和融合多源信息的地震信息推荐系统的设计与实现

近年来,随着地震相关技术的快速发展,地震行业对地震设备的管理要求越来越高。传统的管理系统,由于信息化和智能化程度不高,速度慢效率低,满足不了现代化管理要求。针对上述问题,文章分析了当前地震信息数据的特点,设计了基于ElasticSearch分布式数据库和融合多源信息的智能推荐算法,实现了高效的地震信息推荐系统。该系统克服了传统信息管理系统中查询速度慢,以及无法准确获取地震信息等问题,有着推荐精度高、快速查询等优点,具有较高的应用价值。

基于ElasticSearch的科技情报采集检索系统设计与实现

文章针对科研人员在大数据时代获取科技情报的需求,提出了一种基于ElasticSearch的情报采集检索系统。该系统主要包括多源数据采集、大数据存储和智能检索功能。通过采用ElasticSearch、Selenium、Kafka等大数据技术构建分布式数据采集引擎,实现对互联网上多模态数据的高效采集、处理、融合和存储。在检索方面,系统采用分布式引擎实现快速信息检索和响应,为科研人员提供便捷的查询和访问功能。经测试,该系统检索性能相较传统的关系型数据库提升约32%。

基于ElasticSearch的医疗数据检索系统的设计与实现

随着医疗技术的发展,医疗业务场景越加复杂,由此产生的医疗数据也越来越多,其来源复杂,结构多变,信息冗余,数据不完整。这些特性使得系统在进行检索时,无法快速、有效、精确地查询数据。为了解决这个问题,设计并实现了基于ElasticSearch的医疗数据检索系统。该系统将医疗数据进行标准化,填补缺失值,选取合适的分词算法进行分词,将处理后的数据存入ElasticSearch中,同时使用SpringBoot构建系统应用,消耗多个医疗基础业务系统产生的数据,最终形成统一的医疗数据检索系统,给用户提供便捷、精确的查询服务。

基于ElasticSearch的TEE病例库检索系统设计与实现

为了解决大数据量下的"经食道超声电子病例库系统"中搜索服务的搜索效率低、匹配度单一等问题,设计并构建了一种以Elastic Search技术为核心,结合Nginx、Spring Boot、Redis等多门技术的分布式经食道超声检索系统。该系统属于一个微服务,首先由Logstash工具将旧数据从MySQL导入到Elastic Search中,再由Spring Boot管理用户与Elastic Search数据之间的访问与存储,Nginx服务器管理静态资源图片和视频,Redis管理用户信息及常用访问内容。经大量测试表明,该系统搜索结果齐全,包含了病例数据、图片、视频等各类信息;搜索响应时间较短,平均在2 s以内。因此,用该微服务来替换原有经食道超声电子病例库系统中的搜索功能,可大大提高病例库系统的性能。

基于ElasticSearch的异构数据迁移方法

随着信息技术应用创新和信息系统集约化进程的不断推进,气象部门政务管理信息系统正加速实施国产化自主可控迭代升级,其对历史数据迁移的平滑与否是衡量升级成败的关键因素之一。借助分布式全文检索框架ElasticSearch的动态映射、分布式可扩展以及非结构化数据处理等能力,本文提出一种异构数据迁移方法,能够解决传统方法在系统替换场景中存在的不足。应用该方法对中国气象局电子公文系统进行全国产化替代,取得了良好的效果,不仅满足了历史数据向国产化自主可控生态下的物理迁移需求,还能支持新的系统对历史数据更加灵活的二次使用。

应用Elasticsearch重构图书馆站内搜索引擎

由于云搜索服务的灵活度和稳定性无法满足需求,厦门大学图书馆决定应用Elasticsearch重构站内搜索。通过环境部署、索引配置、数据导入、索引错误处理等步骤,厦门大学图书馆成功实现了基于Elasticsearch的站内搜索,且在功能、界面等方面有所改进。据此进一步提出,Elasticsearch未来可应用于大数据环境,成为数字图书馆的私有云搜索引擎。

基于Scrapy和Elasticsearch的校园网搜索引擎的研究与实现

针对通用搜索引擎无法及时收录校园网内信息和收录时间滞后的问题,基于Scrapy框架和Elasticsearch全文搜索引擎,提出了一个完善的校园网搜索引擎解决方案。该文主要分析了Scrapy的运行流程,对Elasticsearch的搜索机制进行了研究,在此基础上设计了校园网搜索引擎的系统架构,给出了系统的网页抓取模块、索引检索模块、页面展示模块的关键实现技术。最后通过实验验证,相比于传统的通用搜索引擎,该文设计的校园网搜索引擎的搜索结果相关性更好,数量更多,对于校园网内新信息的收录情况更好。

Elasticsearch在车牌识别系统中的应用研究

为了提升车牌识别系统中海量识别数据与涉案车辆、交通违法等信息的实时分析、计算与检索性能,在对传统技术分析的基础上,针对现有系统中无法实现大数据分析与检索的问题,提出了利用Elasticsearch大数据实时检索技术构建交通大数据处理平台,在此架构上对交通识别数据进行实际测试。实验结果表明,所用技术能够有效解决目前的交通大数据检索和分析等关键问题,各项指标都满足了用户需求。

基于ElasticSearch的Angularjs联想框功能实现

基于ElasticSearch实现Angularjs联想控件,可改善用户使用体验,让用户更快更准确地输入内容。结合ElasticSearch达到实时快速、稳定、可靠的搜索目的。ElasticSearch支持HTTP使用JSON数据进行数据索引,使用当前主流的Angularjs框架和bootstrap实现输入框联想控件,可靠性高。

基于ElasticSearch的分布式全文搜索系统

为了提高海量、复杂数据的访问效率,文中在分析ElasticSearch搜索引擎框架的基础上,设计和实现一种基于ElasticSearch的分布式全文搜索系统。系统主要包括数据接入、数据索引和全文搜索3个模块,其中数据接入模块将数据从数据源同步或迁移到系统中,数据索引模块对数据建立对应的倒排索引表,全文搜索模块以J2EE技术实现系统功能。重点分析了倒排索引的性能模型,根据测试,系统具备高稳定性、高访问效率、高容错性、高可扩展性等优点,为提高全文搜索系统的性能提供了参考。

基于分布式ElasticSearch的海量遥感影像检索方法研究

针对遥感影像爆发式增长带来的检索问题,本文采取GeoJSON格式对遥感影像元数据进行映射,运用ElasticSearch对元数据进行存储并进行分布式的索引和检索,在大数据量下,按照不同的查询方式与传统的对象关系型数据库PostgreSQL进行比较,实验结果表明,该方法能有效提高检索的效率。

基于Elasticsearch的纺纱生产数据追溯方法

为实现纺纱生产全过程的数字化管理和数据可追溯,提出了一种基于Elasticsearch的纺纱生产数据追溯方法。在考虑纺纱生产全流程的情况下,针对现有的人工标识体系,通过将标识数字化并规范化存储,提高数据可追溯性。同时,通过建立双向追溯方法并设计合理的追溯及融合路径,提高数据追溯性能。与常见的基于MySQL和SQL Server方法的对比实验结果表明:本文方法具有更好的存储稳定性,在追溯速度上分别是MySQL和SQL Server方法的1.6和1.2倍;在数据管理和融合上,采用的数据格式更加灵活,具备可扩展性,该方法在改善纺纱生产的质量溯源方面具有一定的应用价值。

基于ElasticSearch的个人敏感信息检测系统

个人敏感信息泄露是目前多发的网络安全事件之一,可能危及人身和财产安全,损害公民名誉和身体健康等.本文通过爬虫技术获取网页内容及附件,然后提取其正文并通过ElasticSearch实现全文索引和查询,实现了个人敏感信息的检测.以手机号码为例,采用不同分词器和查询方式对查询效率进行测试后得出结论:通过自定义分词器进行全文索引并使用正则表达式查询进行个人敏感信息检测具有最高的效率.

面向工程数据检索的ElasticSearch索引优化策略

随着生产制造业的发展,各行业在生产制造的过程中都会产生大量的工程数据,现代工程领域的数据检索需求要求能够通过关键字快速且准确检索出相应的结果,利用ElasticSearch可以实现工程数据的检索,但是其性能方面还有优化的空间。为了解决这个问题,本文对ElasticSearch的底层原理进行深入研究,在ElasticSearch的索引创建、索引分片以及索引段合并方面进行优化。首先对ElasticSearch的分词器进行修改并配置自定义词典,其次提出基于集群节点性能与索引数据量大小的索引分片策略,最后,根据节点性能对索引段合并的时机进行优化。通过基于地铁工程数据的检索进行实验,实验结果表明,改进的方法确实能够提高ElasticSearch的数据写入与查询性能。

开源搜索引擎Elasticsearch和Solr对比和分析

现如今,互联网及信息技术已经遍布我们生活的各个方面,信息的获取对于我们来说更为方便和快捷,而其中扮演着重要角色的搜索引擎,是我们快速精确获取信息和数据的利器。一个优秀的搜索引擎框架,需要具备高效的索引效率、及时的搜索响应以及可靠的系统服务等特点,而Elasticsearch和Solr正是这样的开源搜素引擎。Elasticsearch和Solr均是基于Apache Lucene框架的开源搜索引擎,具有全文搜索、分布式搜索等特性,从配置使用、索引和查询速度等方面对二者进行研究和分析。

基于分布式ElasticSearch相似内容比对算法研究

文中提出了一种基于ElasticSearch分布式搜索引擎文本相似度比对优化方案,该方法在ElasticSearch搜索引擎自身文本比对模型(TF-IDF模型)的基础上进行优化,以提高文本比对的精确度。在优化方法中通过配置远程词典、热更新词库和修改文本比对模型等方式,实现了语义匹配、近义词匹配、段落替换匹配。同时解决了ElasticSearch中词序替换不能匹配、语义替换不能匹配、新词不能识别的问题。同时,基于ElasticSearch搜索语法,提出了一种动态调整特殊位置的文本权重以提高文本主题比对精确度的方法。另外,该优化方案搭建了ElasticSearch集群,实现了文本的可靠访问和分散多分片存储,从而提高系统高可用、低延迟和容灾能力。