搜索技术如何支持应急决策？

2009年初，一场历史罕见冬旱，暴露出我国应急机制发展较滞后，决策部门难以掌握最新的动态和做出快速及时决策的问题，于是有关专家提议各级政府部门要加快应急决策系统的建设步伐。在应急决策系统中，由于数据信息是领导做出正确决策的依据，所以，如何把分布在不同系统、不同部门和不同数据库内的信息全面、准确地搜索出来，并加工成可供参考的信息，就成为应急决策系统建设成功与否的重要一环。

为了更清楚地探悉搜索技术如何支持应急决策系统建设，近日笔者走访了国内最大的搜索技术提供商，北京拓尔思信息技术股份有限公司（简称TRS），并了解到搜索技术使应急决策系统真正实现建设目标的三项要点。

集群搜索是应急决策系统建设的关键

应急决策系统的核心是让决策者在最短的时间内做出最有效的决策，这就需要系统能对各种信息进行整合。但由于应急决策系统是建立在各种各样数据库基础之上的复杂应用系统，它内部拥有海量的结构化和非结构化数据，所以需要应用集群搜索技术，保障在海量数据情况下的统一检索和多用户高并发访问下的检索效率。
TRS集群搜索技术，可以提升分布在不同单位、不同数据库内海量数据的检索效率；并能够消除单点故障，满足应急决策系统对数据的安全性和系统的可靠性要求。另外，这种集群搜索技术与业界热议的“云计算”也有着异曲同工之妙，都是通过对服务器集群的建立，调动起强大的计算能力，来实现检索结果的全面和高效。

精准技术实现智能模糊查询

在应急决策系统中，不管是事件发生前的预警还是发生之后的处置，都需要依赖信息作为决策的依据。但决策者往往由于对查询目标的特征掌握不完全，所以需要使用模糊查询技术，从大量的、模糊的、随机的数据中，迅速查找到想要的信息。而智能模糊查询技术可以更好地完成基本查询和分类查询，以掌握全面准确的数据，进而制订相应的对策。

现今，Google和Baidu等互联网搜索引擎采取的是PageRank、TOP N、结果预估等算法，影响搜索结果的精确度。TRS全文数据库系统则采用了最新优化算法，针对中文特性，支持基于属性和内容的查询、支持按词、按字、按关键词和字词混合索引及查询机制，确保其在应急决策系统中对众多数据库内信息的查准和100%查全覆盖。如：我们在查询“计算机”时， 系统会把“微机”、“电脑”等相关信息也搜索出来。

知识关联挖掘出信息的潜在价值

公共突发事件具有紧急性、衍生性、关联性等特点，这就要求应急决策系统能够通过对相关数据库的搜索，挖掘出与搜索目标有关联性的信息，以便领导参考决策。TRS全文数据库系统是基于自然语言理解的全文检索技术，它对检索结果具有按检索表达式的相关性和重要程度排序的功能，把最相关的检索结果排在最前面。同时，系统利用文本相似性检索技术，在查询内容的自动排重，信息关联等方面都取得了良好效果。以上对搜索结果按相关度排序和相似性检索的方法，对应急决策信息的收集、处理、分析有重要的指导性，能挖掘出隐含在数据库内，人们事先不知道但又有价值的信息。

目前，在各方努力下我国的抗旱工作已经取得了阶段性成果。但灾情背后，我们应清醒的意识到，当各类灾害事故、突发事件已由非常态变为常态，由偶发变为多发的时候，依靠先进的科技力量，加强应急决策系统的建设已经刻不容缓。

微信扫一扫实时了解行业动态

微信扫一扫分享本文给好友