基于Solr的分布式全文检索系统的研究与实现

随着当前网络信息资源的急剧膨胀,传统的检索系统已经难以在处理海量数据时提供高效的、可靠的服务。针对该情况,设计并实现一个基于Solr的分布式全文检索系统。系统通过网络爬虫抓取网页信息,将抓取的信息储存为文本文件;然后利用Solr索引处理模块,在多台计算机节点上并行创建索引,有效地提高系统建立索引的速度;系统通过Zoo-keeper管理集群,将搜索模块设计为分布式,有效地提高检索性能;最后设计了友好的用户界面。目前,系统可以在百万数据量的环境下稳定运行,具有较强的实用价值。

数据增广求解贝叶斯Logistic回归模型的方法研究

贝叶斯Logistic回归模型是机器学习中一类被广泛应用的经典模型,然而由于其先验和似然间的非共轭性,Logistic回归模型的贝叶斯推理成为机器学习中的一个重要问题。数据增广方法是一种解决非共轭问题非常有效的方法,该方法通过引入增广变量来发掘模型中的隐藏结构,再通过采样的方法得到模型推理结果。本篇文章实现了两种不同的数据增广算法并通过在多个现实生活数据集上进行试验来对比算法的优越性。

数据增广求解贝叶斯Logistic回归模型的方法研究

贝叶斯Logistic回归模型是机器学习中一类被广泛应用的经典模型,然而由于其先验和似然间的非共轭性,Logistic回归模型的贝叶斯推理成为机器学习中的一个重要问题。数据增广方法是一种解决非共轭问题非常有效的方法,该方法通过引入增广变量来发掘模型中的隐藏结构,再通过采样的方法得到模型推理结果。本篇文章实现了两种不同的数据增广算法并通过在多个现实生活数据集上进行试验来对比算法的优越性。