分布式数据高效检索挑战
大型在线数据仓库（如某中心商店）分布在庞大的服务器集群中，数据检索必须高效以确保良好的用户体验。通常存在服务级别协议（SLA），要求特定比例查询（如95%）必须在规定时间上限（如150毫秒）内响应。
创新查询处理方法
传统数据聚类方法将相关内容集中在少数服务器上，但可能导致负载不平衡和SLA违规。新方法通过以下方式改进：
- 均匀数据分布：将每个主题的部分文档分配到每个节点，既实现负载均衡又限制需处理的数据量
- 随时查询机制：动态适应用户需求变化，在资源紧张时提供部分结果，资源充足时提升结果质量
细粒度聚类技术
在节点内部实施更精细的文档聚类：
- 自动确定聚类类别（如"耳机"主题下细分"降噪耳机"、"无线耳机"等）
- 按细粒度聚类重新排序文档，实现更有针对性的高效检索
随时查询处理流程
- 基于查询确定各主题内聚类访问顺序
- 若聚类数据未达到给定查询的阈值，则完全跳过该聚类
- 优先访问数据丰富的聚类，仅在时间允许时处理稀疏聚类
性能验证
使用标准ClueWeb09B文档集和TREC百万查询追踪的查询进行测试：
- 相比现有方法(JASS)和基准算法(VBMW、MaxScore)，新方法能更快收敛到最优排序
- 通过排名偏置重叠(RBO)指标评估，在top 10和top 1000结果排序上表现优异
- 满足大规模信息检索系统中严格的延迟SLA要求，同时提供延迟与结果质量间的精细权衡
技术优势
- 简化分布式系统架构
- 实现更精准和高效的检索
- 动态资源分配确保SLA合规性
- 为延迟与结果质量提供可配置的权衡方案
这项研究为分布式环境下的信息检索提供了创新解决方案，相关成果已发表于ACM信息交易系统期刊(TOIS)和ACM信息检索特别兴趣组(SIGIR)会议。
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