全文搜索引擎

利用 Spring Boot 框架和 Elasticsearch 技术，本案例详细解析了如何构建一个功能完善的全文搜索引擎，包含索引建立、查询和更新等核心操作的实现。通过本案例学习，读者可以掌握如何将 Elasticsearch 集成到 Java 应用中，并应用于实际业务场景中。

将详细介绍如何利用spring boot整合elasticsearch实现全文搜索引擎的实际案例。我们将讨论如何配置和优化spring boot与elasticsearch的集成，以实现高效的全文搜索功能。通过本案例，读者能够深入了解如何利用这一技术组合构建强大的搜索引擎系统。

ann_dt VARCHAR2(8)最新公告日期s_rightsissue_year VARCHAR2(8)配股年度s_rightsissue_content VARCHAR2(150)配股说明5.20中国A股增发-AShareSEO字段字段类型字段名称备注OBJECT_ID VARCHAR2(100)对象ID s_info_windcode VARCHAR2(40) Wind代码s_fellow_progress VARCHAR2(10)方案进度1.董事会预案2.股东大会通过3.实施4.未通过5.证监会批准8.国资委批准12.停止实施s_fellow_issuetype VARCHAR2(10)发行方式类型439006000:定向439010000:公开crncy_code VARCHAR2(10)货币代码s_fellow_price NUMBER(20,4)发行价格(元) s_fellow_amount NUMBER(20,4)发行数量(万股) s_fellow_collection NUMBER(20,4)募集资金(元)含发行费用s_fellow_recorddate VARCHAR2(8)股权登记日s_fellow_paystartdate VARCHAR2(8)向老股东配售(或优先配售)缴款起始日s_fellow_payenddate VARCHAR2(8)向老股东配售(或优先配售)缴款终止日s_fellow_subdate VARCHAR2(8)网上申购日s_fellow_otcdate VARCHAR2(8)股份登记(定向)日期s_fellow_listdate VARCHAR2(8)向公众增发股份上市日期s_fellow_instlistdate VARCHAR2(8)向机构增发股份上市日期定向增发部分流通日期s_fellow_changedate VARCHAR2(8)定向增发股份变动日期s_fellow_roadshowdate VARCHAR2(8)网上路演日s_fellow_refunddate VARCHAR2(8)网下申购资金(定金)退款日s_fellow_unfrozedate VARCHAR2(8)网上申购资金解冻日s_fellow_preplandate VARCHAR2(8)预案公告日s_fellow_smtganncedate

借助MongoDB、Django和Elasticsearch构建小型搜索引擎，爬取数据并存储在MongoDB中。详细指南请参阅GitHub：https://github.com/Weifanwong/search_engine.git

该搜索引擎是对典型搜索引擎的简化实现，由履带式网络爬虫、探测器、文件因素、文件分数、索引生成器、倒排清单、项目链接、过帐分词器、网页文件、搜索组织、秩代表、贡献者组成。

s_info_listdate VARCHAR2(8)上市日期s_info_delistdate VARCHAR2(8)退市日期s_info_pinyin VARCHAR2(10)简称拼音s_info_listboardname VARCHAR2(10)上市板包括：主板创业板中小企业板5.2中国A股公司简介-AShareIntroduction字段字段类型字段名称备注OBJECT_ID VARCHAR2(100)对象ID s_info_windcode VARCHAR2(40) Wind代码s_info_province VARCHAR2(20)省份s_info_city VARCHAR2(20)城市s_info_chairman VARCHAR2(38)法人代表s_info_President VARCHAR2(38)总经理s_info_bdsecretary VARCHAR2(500)董事会秘书s_info_regcapital NUMBER(20,4)注册资本(万元) s_info_founddate VARCHAR2(8)成立日期s_info_ChineseIntroduction VARCHAR2(2000)公司中文简介s_info_comptype VARCHAR2(20)公司类型s_info_website VARCHAR2(80)主页s_info_email VARCHAR2(80)电子邮箱s_info_office VARCHAR2(80)办公地址ann_dt VARCHAR2(8)公告日期s_info_country VARCHAR2(20)国籍s_info_businessscope VARCHAR2(2000)经营范围s_info_company_type VARCHAR2(10)公司类别s_info_totalemployees NUMBER(20,0)员工总数(人) s_info_main_business VARCHAR2(1000)主要产品及业务

介绍BD-Sphinx搜索引擎架构和使用指南，帮助用户结合MySQL进行相关操作。

本论文探讨了网站搜索引擎的设计与实现过程，涵盖搜索引擎的工作原理以及数据挖掘技术应用等方面。

搜索引擎广告的点击率与其收入息息相关，而准确理解用户在查询时的广告点击意图则是提升点击率的关键。本研究利用商用搜索引擎的用户查询点击日志数据，对用户查询的广告点击率进行了统计分析，并提出了两种预测用户查询广告点击意图的方法：基于查询词内容匹配和基于贝叶斯分类。在大规模真实用户查询点击日志上的实验结果显示，这两种方法能够有效预测用户的广告点击意图，将广告投放的精度从3.0%提升至36.8%，广告投放的平均F-measure值从0.060提升至0.408。通过广告点击意图预测，可以有效减少广告的无效投放。

Sphinx与MySQL强强联手打造高效搜索体验 本指南将深入探讨Sphinx搜索引擎的核心架构，并结合MySQL数据库，为您呈现如何构建高性能搜索系统的实用方法。 内容涵盖： Sphinx工作原理与核心组件解析 利用MySQL作为数据源，配置Sphinx索引 使用SphinxQL进行灵活、高效的搜索查询 性能优化技巧，打造极速搜索体验