大数据驱动的智能信息检索系统设计与应用

赵晓娜; 李艳

doi:10.16009/j.issn.1009-5624.2026.07.038

信息记录材料 ›› 2026, Vol. 27 ›› Issue (7) : 117 -119+122. DOI: 10.16009/j.issn.1009-5624.2026.07.038

大数据驱动的智能信息检索系统设计与应用

赵晓娜, 李艳

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摘要

针对传统信息检索系统在海量数据环境下检索效率低、语义理解弱、个性化不足等问题，本文提出了一种大数据驱动的智能信息检索系统。该系统采用分布式计算框架处理拍字节(PB)级数据，融合双向编码器表示转换器(BERT)预训练模型实现语义级检索，并通过用户画像构建个性化推荐机制。在微软机器阅读理解(MS MARCO)数据集上的实验表明：相较于传统信息检索的BM25方法，本文所提系统的排序质量归一化折损累积增益(NDCG)@10提升40.9%,精确率(precision)@10提升40.4%,平均响应延迟86 ms,可稳定支撑3 000请求/s的并发负载。本文所提方案有效解决了检索精度与响应效率的平衡问题，为大数据环境下的智能信息服务提供了可行的技术路径。