毕设项目分享 基于SPIMI的新闻搜索引擎系统(源码+论文)

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随着互联网的飞速发展,网络信息量呈爆炸式增长,人们迫切需要高效、准确的搜索引擎来快速定位所需信息。新闻搜索引擎作为搜索引擎的一个重要分支,旨在帮助用户从海量新闻中迅速找到感兴趣的内容。本项目基于SPIMI(Single-Pass In-Memory Indexing Method,单遍内存式索引构建方法)设计并实现了一个新闻搜索引擎系统,旨在提高新闻搜索的效率和准确性。
 
系统架构与实现原理
本系统采用Python语言开发,结合爬虫技术、文本预处理、索引构建、检索排序等多种技术,实现了新闻数据的采集、处理、索引和检索功能。系统的主要架构包括以下几个部分:
 
新闻爬虫:利用Python爬虫技术从各大新闻门户网站抓取新闻数据,包括新闻的标题、摘要、正文、发布时间等信息。
 
文本预处理:对抓取到的新闻数据进行清洗、分词、去停用词等预处理操作,提取出有效的文本信息。
 
索引构建:采用SPIMI算法对预处理后的新闻数据进行索引构建,生成倒排索引,以便高效检索。SPIMI算法能够在内存中一次性扫描所有文档,快速生成索引,提高索引构建的速度和效率。
 
检索排序:用户输入查询关键词后,系统通过倒排索引快速定位相关新闻,并利用BM25(Best Match 25)公式对检索结果进行打分排序。BM25公式考虑了文档的词频、文档长度等因素,能够更准确地评估文档与查询的相关性。
 
新闻推荐:系统还实现了基于余弦相似度的新闻推荐功能。通过将新闻内容转化为向量表示,计算新闻之间的余弦相似度,从而推荐与用户查询相关的新闻。同时,系统还考虑了新闻的时间和热度因素,优先推荐最新、最热门的新闻。
 
Web界面:采用Flask框架开发Web界面,提供用户交互功能。用户可以通过搜索框输入关键词进行新闻查询,查看搜索结果和推荐新闻。
 
项目运行效果
项目运行后,用户可以通过Web界面输入关键词进行新闻搜索。系统能够迅速返回与查询关键词相关的新闻列表,并按照相关性、时间和热度进行排序。同时,在搜索结果下方还会显示与查询主题相关的推荐新闻,增加用户的信息获取范围。
 
项目创新与亮点
SPIMI索引构建:采用SPIMI算法快速构建倒排索引,提高索引构建速度和效率。
 
BM25排序算法:利用BM25公式对检索结果进行打分排序,提高搜索结果的准确性和相关性。
 
新闻推荐功能:结合余弦相似度和新闻时间热度因素,实现个性化新闻推荐。
 
Web界面交互:提供友好的Web界面,方便用户进行新闻搜索和浏览。
 
项目总结与展望
本项目成功实现了一个基于SPIMI的新闻搜索引擎系统,结合了Python的多种技术,展示了信息技术在信息检索领域的强大能力。未来可以进一步优化推荐算法,提升用户体验;同时考虑引入深度学习技术,提高搜索精度和个性化推荐水平。此外,还可以扩展系统的功能,如增加用户登录注册、新闻评论、新闻分享等功能,进一步提升系统的实用性和互动性。
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