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就业垂直搜索引擎的架构与实现的中期报告
一、引言
就业垂直搜索引擎是一种针对特定行业职位搜索的搜索引擎。其目的是提供一个快速、高效、精准的职位搜索服务，为求职者和企业提供相互匹配的机会，从而促进就业市场的发展。
本文是就业垂直搜索引擎的中期报告，主要介绍搜索引擎的架构与实现情况。
二、架构设计
就业垂直搜索引擎的架构设计包括搜索引擎的架构设计和数据库的设计。
2.1搜索引擎的架构设计
就业垂直搜索引擎使用的是分布式搜索引擎架构，主要分为以下几个部分：
1.数据源采集：从多个职位发布网站和企业招聘网站中采集职位数据，使用Python爬虫实现。
2.数据存储和处理：使用Hadoop分布式文件系统存储数据，使用MapReduce处理数据，将数据清洗和筛选，去重并且存储到MySQL中。
3.搜索服务：使用Elasticsearch作为搜索引擎，使用分词器进行分词并且按照关键词建立倒排索引。
4.前端查询：应用采用Vue.js框架开发，后台使用SpringCloud实现。Vue.js调用SpringCloudRestfulAPI进行前端和后台数据交互。
2.2数据库的设计
数据库采取MySQL关系型数据库，面对搜索引擎的读多写少的场景，采用主从同步方式实现数据的高可用和读写分离。具体设计包括以下几个表：
1.职位信息表：存储职位的ID、标题、描述、要求、公司名称、信息来源等信息。
2.公司信息表：存储公司的ID、名称、行业、规模等信息。
3.关键词表：存储关键词的ID、名称等信息。
4.职位关键词表：存储职位ID和对应的关键词ID。
5.公司职位表：存储公司ID和对应的职位ID。
三、实现情况
在架构的基础上，我们已经完成了第一版的数据爬取、存储和查询功能，并且已经可以进行简单的搜索和展示。具体实现包括以下几个方面：
1.数据爬取:使用Python爬虫，通过抓取网页数据，将数据清洗并存储到MySQL中。
2.数据存储：使用Hadoop和MapReduce将数据进行清洗和处理，并存储到MySQL中。
3.数据查询：使用Elasticsearch作为搜索引擎，使用分词器进行分词并根据倒排索引进行查询。
4.前端展示：采用Vue.js框架，使用SpringCloud提供的RestfulAPI进行前后端数据交互，展示结果。
四、未来工作计划
未来我们将继续完善就业垂直搜索引擎的功能，包括以下方面：
1.数据实时更新：优化爬虫，增加数据更新速度和准确性。
2.智能推荐:根据用户的搜索记录和用户画像，实现职位的推荐和匹配。
3.优化搜索：根据用户的搜索行为和反馈，优化搜索算法和UI设计，提高用户体验。
综上所述，我们已经完成了就业垂直搜索引擎的初步实现，并且有了下一步的发展计划。在未来的开发过程中，我们将不断优化搜索引擎的功能和性能，为用户提供更加优质的搜索服务。