基于制造知识的特点，本文介绍了基于Lucene的制造知识搜索引擎的基本架构。索率与搜索时间的比较以及与制造商代表的关键字的一般搜索引擎证明了制造知识搜索引擎可以提高数据使用效率。造业信息。键词：知识搜索引擎; Lucene的;制造中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044（2013）16-3882-03概述根据相关统计，制造业的信息化水平远远落后于生产规模。统制造企业的数据每年以150％的速度增长，超过80％的数据存储在非结构化数据中，如文档，邮件和图像。
过多年的经营，传统制造企业积累了大量的内部规章制度，项目文件，操作规程等方面的经验和知识。复和使用互联网搜索引擎无法检索的快速增长的业务数据已成为制造商的迫切需求。
识研究状况搜索引擎国外搜索结果国家搜索结果许多国家研究人员比较搜索引擎的相关知识示例。：王春晓等人比较百度“知道”，新浪“知识”，雅虎“知识”三个参数搜索引擎类别知识，页面参数，搜索方法，查询方法，搜索结果及相关协议分析并提出改进知识搜索引擎的相关建议。外，专家还探讨了在某些领域使用知识搜索引擎。如，周淳展望了知识搜索引擎在教育中的应用，而吴曦宏将知识搜索引擎应用于教学设计课程，取得了良好的效果。于制造知识搜索引擎的制造搜索引擎的系统架构和操作模式在设计信息检索系统中占据了许多宝贵的经验，并且对信息检索系统进行了许多改变。
维网的数据和用户的特征，例如下面的研究。动机系统的架构。
理文档和基本查询的过程从根本上类似于传统信息检索系统的操作原理，但是由Web数据处理的数据对象的复杂性决定了搜索引擎系统必须调整系统的结构以适应制造业。要数据和用户查询。虫爬虫分析用于制造的知识驱动搜索引擎，以发送可以捕获制造内联网上的文件的程序，通常称为爬虫。
索引擎从已知数据库启动并访问这些页面并检索与普通用户的浏览器完全相同的文件。索引擎跟随网页中的链接并访问更多制造网页。过程称为分析。些新URL存储在数据库中以供分析。Extractor是一个基于知识的制造搜索引擎。首先从机器人分析的文件中提取关键字，然后对提取的数据进行排序，并将分类结果放在知识库中。引器是制造业的搜索引擎，它分解并主要分析提取器知识库数据并将中文单词的分段以索引数据库的形式存储在索引数据库中。
幅大画。究人员驱动的知识搜索引擎主要基于Lucene Search，这是一个功能强大的Java全文搜索工具包，它使用反向文件索引结构，并对搜索引擎数据的用户行为进行一些分析。引数据库。
究受到移动设备和浏览器的青睐，并被广泛使用。于收集器的知识搜索引擎主要收集制造企业的资源库，包括企业技术档案，科技成果库和数字资源库。索引擎也收集了个人文件。集器还具有许多支持系统，例如：协同办公系统，消息系统的工作票系统等。功能非常强大和完整，与其他系统的兼容性非常好。究性能对比实验结果表明，基于知识的制造搜索引擎具有明显的主题定位，结果的准确性优于一般搜索引擎。
该系统比商业搜索引擎更难以搜索。论本文设计的制造驱动的知识搜索引擎优于通用搜索引擎，它基本上满足了对数据和制造信息的搜索请求。索引擎可以帮助制造业检索相关信息，
宁波seo这对于开发制造信息非常有用。
意：[1]图1中的清晰图形表示激活属性和中灰色图形。与激活的属性直接相关;深灰色表示未启用的属性。
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