教学管理文件信息检索系统设计与实现
教学管理文件信息检索系统设计与实现
前言
提示：，使用基于 Python 的数据处理与分析技术 对教学管理文件进行预
处理 ，利用 了 倒排索引 算法 的 快速检索 技术对校规校纪进行快速查询 和词频 逆文本
频率评分 进行 排序 的 方法 分析学校教学管理文件 ，设计 与实现 教学 管理文
件信息检索 系统 减轻教务管理人员的工作负担 。
提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考
一、系统开发环境
系统开发环境
教学管理文件信息检索系统的设计与实现具体开发环境如下：
（1） Window 10 操作系统
（2） Tomcat 8.5+Jdk11.0.1
（3） JavaEE 开发语言
（4） Python 3.5.3 语言
（5） eclipse 4.10.0 工具
（6） Pycharm 2019.3.3 C ommunity Edition
二、关键算法及代码
1.文档切分代码在这里插入代码片
2.倒排索引的构建
``` 经过上述文件预处理，获得了两种文件，一种是每个章节的校规对应的文件，另一 种是每个章节对应的校规进行结巴分词后的文件，并且每个文件有它对应的编号 id 。现 在可以根据 划分的 文件，确定该章节所对应的关键词及该词的词频。此时，根据文档编 号，关键词，词频，就可以构成正向索引表，用来表示每个关键词与文档的关系， 如表所示：
在使用正向索引表进行校规校纪的查询时，只能根据输入的信息，提取关键词，对
文档进行逐一查询， 判断该文档是否包含该关键词， 当文档数量很多时， 频繁的读取和
关闭文件， 就会导致消耗大量的计算机资源，搜索效率很低等问题。为了能快速的根据
用户的输入信息，检索到相应的校规，我们将正向索引表，重新组合，构建成每个关键
词对应该词所属于的文档编号及词频， 然后我们根据关键词就可以快速的获取文档 id
集合， 这种结构就是倒排索引结构，我所构建的结构如下表 所示
通过使用倒排索引表，对用户输入的信息进行结巴分词，关键词提取，然后，就可
以过滤不相关的文本编号， 获取目标文档 id的集合 进行快速的检索，查找出相应的关键
词所对应的文本编号，提高检索效率。
但是，在第一次构建上
述 索引时，由于代码要对 2 11 个文件进行频繁的读取，频繁
的进行结巴分词，然后提取关键词，判断词语是否包含某一关键词时，进行统计词频，
代码跑了两天两夜，没有跑出结果。对每个词的处理时间进行计算后，得出处理一个词，
还有其对应的索引和 词频，大致需要两分钟，然后 总的教学管理文件 大约有 9 000 个关键词，跑完这么多词，需要
1 2 天， 所以需要换一种方法进行数据处理 和索引的构建 。
浪费了两天的时间后，对
上述方法 进行修改。为了减少时间的耗费，所以，需要对
2 11 个文件，进行提前 去除停用词并 分词，存到相应的文本中， 以便后续快速的构建索
引。 此时需要 重新构思代码，把这 211 个章节的 词，都 相应的 提前读取到二维数组中去，
全部把数据 提前放 到内存中，在进行处理数据时，运行五分钟左右，就能构建出形为
Word _n 文档 id ，词频 的索引了。但是，根据在构建检索 模块 时，单纯的根据词
频进行排序， 存在很多问题， 既没有很好的说服力，效果也不是很好，经过重新的构思
和审阅任务书，决定使用词频 逆文件频率进行 综合 排序 。所以需要 重新构建索引 需
要 把原索引中词频的值，替换为词频 逆文件频率的值。
检索排序
本段落主要讲解排序过程，我分别使用了词频和逆文件频率进行排序，设计和实现
过程如下。
根据用户的输入信息，提取关键词，然后通过多个关键词的词频进行相加，根据相
加后词频的大小，对其所在的文档编号进行排序，过程如下图 所示 。
例如
用户输入创新学分 系统 进行分词 后 ，提取出创新和学分两个关键词。根据这两
个词，查询倒排索引表，查找出其所在的文档编号和对应的词频 w ，把文档编号相同的
行所对应的词频 w 进行相加，根据数字按从大到小排序，得出检索结果。但是这样做，
很容易出现图 3.5 所示 的情况，因为，在提取出的倒排索引文件中，很多关键词（这类
低频率 词的比例很高），在某一文档中就只出现一次，但 有可能 在其他文档中出现很多
次（如下图 3 6 为我处理的词频数据， 关键词： 文档 id ，词频 w 但是这并不能
体现该词所在文档的重要性，所以采用新的排序方法很有必要。
系统截图
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