基于规则和相关度的微博垃圾评论检测系统及实现
这是一篇关于微博,微博评论,分类,规则,相关度的论文, 主要内容为微博的使用在生活中已经成为一个很重要的信息来源或工作或娱乐或推广或寻觅,随着微博使用量的扩大,微博评论也变得丰富多彩,甚至有时回复成为了亮点。也正因此如此,越来越多的人开始关注微博评论,甚至是一些别有用心的垃圾评论制造者。然而微博垃圾评论的出现,让评论的形象大打折扣。因此本文重点是发现并处理微博中的垃圾评论,总结垃圾评论的规则和通过相关度判断出评论的发展趋势并利用WEB开发的B/S结构构建微博评论分类系统。新浪微博是当今微博几大平台之一,技术成熟的API接口为很多第三方开发用户提供了方便。本系统从新浪微博数据平台API接口下载微博评论,并作为实验样本,导入自行开发的垃圾微博评论分类系统中,存储到指定数据库,通过参数设定设定参数的初期规则库。将数据到如分类系统经过规则库过滤形成分类,在此同时分类的评论增强了评论规则库的成熟度。在过滤过程中使用到了神经网络和数据挖掘理论。利用神经网路来联系数据与数据之间的关系,通过长期总结的规则来评判评论的分类情况。本系统的特色在系统中的产生垃圾评论的同时还会通过相关度和数据挖掘形成新的信息来强壮本系统的规则库。这个过程产生了评论规则库。当规则库趋近成熟时分类结果更趋于所需分类结果。在程序中还涉及到可以切换人工手动挑选的功能,本文认为这是必不可少的,正所谓人工智能与人工密不可分,系统日志功能为系统的正常运行保驾护航。本系统的开发语言Java,采用JSP技术实现网页界面。Java最大优点是跨平台能力强,系统运行稳定。在大的数据处理的微博评论分类系统中,一个稳定的代码平台是刚性前提。以JS和CSS完成美化页面效果o SQL Server 2000为数据存储数据库,SQL Server2000数据库技术成熟,补丁完善。系统采用BS结构原因是在网络发展迅猛的今天通过网络浏览器就可以使用系统减少了安装环境步骤同时随时随地可以使用。
饿了么履约超时管理平台的设计与实现
这是一篇关于履约超时,规则,可配置化,快速响应需求的论文, 主要内容为随着社会发展,外卖已经成为城市上班族解决吃饭问题的首选方式。餐饮外卖行业是一个对履约超时很敏感的行业,订单履约超时会降低用户满意度,为了提高用户满意度,外卖平台需要主动检查外卖履约是否超时,如果超时,需要主动执行超时应对策。饿了么既有超时判定逻辑分散在各个系统中,例如:赔付系统、用户触达系统、逆向系统等。随着业务发展,饿了么既有超时判定方式已经无法满足需求:由于判定逻辑分散在各个系统中,修改判定逻辑需要协调多系统,开发流程繁琐,工作量大,导致无法快速响应需求;由于无法做到快速响应需求,运营人员无法做到细粒度把控判定逻辑。为了解决上述问题,本文设计并实现了履约超时管理平台,平台提供线上制定检查规则、应对策略,规则快速生效,实时判定订单履约是否超时等功能。本文说明了项目背景,阐述了履约超时管理平台在履约服务中的作用,介绍了国内外发展现状。综述了包括Spring Boot框架、Rabbit MQ消息队列、EScheduler任务调度平台、Redis缓存、异地多活技术等构建系统时采用的技术。在系统分析与设计中,本文说明了系统边界,详细分析了系统的功能需求和非功能需求,提炼了规则操作、规则预处理、审核流操作、规则应用四个功能。在系统总体设计中,设计了系统架构、规则、功能组成和系统部署。通过ER图设计了数据库。论文通过类图、顺序图等方法,对规则操作、规则预处理、审核流操作、规则应用四个模块进行了详细设计,给出了具体实现细节,并进行了系统测试。该平台已经投入实际使用,较好地解决了运营需求无法得到快速响应的问题,进一步有效预警和处理履约超时情景。
面向接入层网管的故障诊断系统
这是一篇关于故障诊断,EPON,告警关联,规则,MSTP的论文, 主要内容为网管平台上呈现的告警信息及时向网管人员报告了网络及网络中设备的异常状态,然而接入层客户端设备量大,故障告警信息规模与频度相应很大,使得引发设备告警的故障原因判断更加复杂。网管人员往往很难快速准确地定位网络故障,因为并不是每条告警信息都能真实反映网络故障的根源。以EPON网络为例,树结构上游设备上的故障,例如OLT上PON口异常,不仅导致来自于该PON口的PONAbnormal告警,众多下游告警,例如下挂ONU和交换机设备的离线告警信息,也会同时产生,相对于PON Abnormal告警这样的根源告警,这些被称为衍生告警。大量的衍生告警造成了告警信息的冗余,增加了故障定位的难度。这正是研究产生的背景。本文将告警关联技术与EPON网络结合起来,探讨基于规则的诊断系统应用于告警分析和故障处理。 本文针对接入网告警信息管理的问题开展研究,研究工作和主要内容包括以下几个方面： 首先,对目前告警分析方法进行比较,从算法实现、适用网络类型、自学习能力等角度衡量优缺点。 其次,研究分析EPON网络的拓扑特征和典型的故障类型,根据对告警分析方法的对比结果设计并实现了基于规则的故障诊断系统。该系统选取格林伟迪(GWD)公司的现场数据库,围绕一个告警规则表进行关联设计；系统采用Spring框架；数据库采用了MySQL技术；通信层用javaRMI技术实现。文章给出了系统运行的硬件和软件环境,并对测试结果进行了分析和总结。根据实验结果总结了面向接入网网管的故障诊断系统的优点以及将来的改进方向。 最后,将基于规则的故障诊断系统应用于MSTP网络,分析其告警关联特征,建立合理规则库,进一步证明系统设计的完备性。 研究结果表明,故障诊断系统能够对接入网中的故障告警进行有效分析和诊断,并能够对故障告警进行快速准确定位。
基于规则和相关度的微博垃圾评论检测系统及实现
这是一篇关于微博,微博评论,分类,规则,相关度的论文, 主要内容为微博的使用在生活中已经成为一个很重要的信息来源或工作或娱乐或推广或寻觅,随着微博使用量的扩大,微博评论也变得丰富多彩,甚至有时回复成为了亮点。也正因此如此,越来越多的人开始关注微博评论,甚至是一些别有用心的垃圾评论制造者。然而微博垃圾评论的出现,让评论的形象大打折扣。因此本文重点是发现并处理微博中的垃圾评论,总结垃圾评论的规则和通过相关度判断出评论的发展趋势并利用WEB开发的B/S结构构建微博评论分类系统。新浪微博是当今微博几大平台之一,技术成熟的API接口为很多第三方开发用户提供了方便。本系统从新浪微博数据平台API接口下载微博评论,并作为实验样本,导入自行开发的垃圾微博评论分类系统中,存储到指定数据库,通过参数设定设定参数的初期规则库。将数据到如分类系统经过规则库过滤形成分类,在此同时分类的评论增强了评论规则库的成熟度。在过滤过程中使用到了神经网络和数据挖掘理论。利用神经网路来联系数据与数据之间的关系,通过长期总结的规则来评判评论的分类情况。本系统的特色在系统中的产生垃圾评论的同时还会通过相关度和数据挖掘形成新的信息来强壮本系统的规则库。这个过程产生了评论规则库。当规则库趋近成熟时分类结果更趋于所需分类结果。在程序中还涉及到可以切换人工手动挑选的功能,本文认为这是必不可少的,正所谓人工智能与人工密不可分,系统日志功能为系统的正常运行保驾护航。本系统的开发语言Java,采用JSP技术实现网页界面。Java最大优点是跨平台能力强,系统运行稳定。在大的数据处理的微博评论分类系统中,一个稳定的代码平台是刚性前提。以JS和CSS完成美化页面效果o SQL Server 2000为数据存储数据库,SQL Server2000数据库技术成熟,补丁完善。系统采用BS结构原因是在网络发展迅猛的今天通过网络浏览器就可以使用系统减少了安装环境步骤同时随时随地可以使用。
饿了么履约超时管理平台的设计与实现
这是一篇关于履约超时,规则,可配置化,快速响应需求的论文, 主要内容为随着社会发展,外卖已经成为城市上班族解决吃饭问题的首选方式。餐饮外卖行业是一个对履约超时很敏感的行业,订单履约超时会降低用户满意度,为了提高用户满意度,外卖平台需要主动检查外卖履约是否超时,如果超时,需要主动执行超时应对策。饿了么既有超时判定逻辑分散在各个系统中,例如:赔付系统、用户触达系统、逆向系统等。随着业务发展,饿了么既有超时判定方式已经无法满足需求:由于判定逻辑分散在各个系统中,修改判定逻辑需要协调多系统,开发流程繁琐,工作量大,导致无法快速响应需求;由于无法做到快速响应需求,运营人员无法做到细粒度把控判定逻辑。为了解决上述问题,本文设计并实现了履约超时管理平台,平台提供线上制定检查规则、应对策略,规则快速生效,实时判定订单履约是否超时等功能。本文说明了项目背景,阐述了履约超时管理平台在履约服务中的作用,介绍了国内外发展现状。综述了包括Spring Boot框架、Rabbit MQ消息队列、EScheduler任务调度平台、Redis缓存、异地多活技术等构建系统时采用的技术。在系统分析与设计中,本文说明了系统边界,详细分析了系统的功能需求和非功能需求,提炼了规则操作、规则预处理、审核流操作、规则应用四个功能。在系统总体设计中,设计了系统架构、规则、功能组成和系统部署。通过ER图设计了数据库。论文通过类图、顺序图等方法,对规则操作、规则预处理、审核流操作、规则应用四个模块进行了详细设计,给出了具体实现细节,并进行了系统测试。该平台已经投入实际使用,较好地解决了运营需求无法得到快速响应的问题,进一步有效预警和处理履约超时情景。
基于规则和相关度的微博垃圾评论检测系统及实现
这是一篇关于微博,微博评论,分类,规则,相关度的论文, 主要内容为微博的使用在生活中已经成为一个很重要的信息来源或工作或娱乐或推广或寻觅,随着微博使用量的扩大,微博评论也变得丰富多彩,甚至有时回复成为了亮点。也正因此如此,越来越多的人开始关注微博评论,甚至是一些别有用心的垃圾评论制造者。然而微博垃圾评论的出现,让评论的形象大打折扣。因此本文重点是发现并处理微博中的垃圾评论,总结垃圾评论的规则和通过相关度判断出评论的发展趋势并利用WEB开发的B/S结构构建微博评论分类系统。新浪微博是当今微博几大平台之一,技术成熟的API接口为很多第三方开发用户提供了方便。本系统从新浪微博数据平台API接口下载微博评论,并作为实验样本,导入自行开发的垃圾微博评论分类系统中,存储到指定数据库,通过参数设定设定参数的初期规则库。将数据到如分类系统经过规则库过滤形成分类,在此同时分类的评论增强了评论规则库的成熟度。在过滤过程中使用到了神经网络和数据挖掘理论。利用神经网路来联系数据与数据之间的关系,通过长期总结的规则来评判评论的分类情况。本系统的特色在系统中的产生垃圾评论的同时还会通过相关度和数据挖掘形成新的信息来强壮本系统的规则库。这个过程产生了评论规则库。当规则库趋近成熟时分类结果更趋于所需分类结果。在程序中还涉及到可以切换人工手动挑选的功能,本文认为这是必不可少的,正所谓人工智能与人工密不可分,系统日志功能为系统的正常运行保驾护航。本系统的开发语言Java,采用JSP技术实现网页界面。Java最大优点是跨平台能力强,系统运行稳定。在大的数据处理的微博评论分类系统中,一个稳定的代码平台是刚性前提。以JS和CSS完成美化页面效果o SQL Server 2000为数据存储数据库,SQL Server2000数据库技术成熟,补丁完善。系统采用BS结构原因是在网络发展迅猛的今天通过网络浏览器就可以使用系统减少了安装环境步骤同时随时随地可以使用。
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