可配置式知识提取系统的设计与实现
这是一篇关于知识提取,微服务架构,可配置的论文, 主要内容为随着知识经济的快速发展,各行各业的人们对领域知识需求不断增强,人们获取知识的程度显然影响了自身发展以及在行业中发展的质量和速度。知识提取手段能够帮助人们从大量非结构化数据中得到特定领域的知识,基于不同背景的用户和解决多领域知识提取,需要一种可配置的操作方式。基于以上背景,本文设计和实现了一套从非结构化数据中提取知识的软件,能够更好的辅助用户用一种更便捷的方式提取领域知识。本文对知识提取的处理流程和实际需求进行详细的分析,本着提高用户工作效率和方便使用的原则对系统进行设计,使用SpringBoot和Maven搭建微服务框架,使用PostgreSQL数据库软件和Java语言实现后台,使用Angular JS和Bootstrap实现前台功能,设计实现了可配置式知识提取系统。该系统主要设计实现了五个功能模块,其中数据预处理模块用于对数据源和自然语言处理的管理,数据抽取模块具体实现提取实体、提取关系、提取特征、弱监督标记以及统计推理等知识提取的流程,校对反馈模块用于对预测数据进行校验和标签管理,生产检测模块提供对资源全文检索的功能,统计信息模块展示关键指标和迭代效果的变化趋势。由于不同领域的知识提取需要不同的处理流程和方法,系统满足用户编排处理流程,配置知识提取的具体实现。本文首先分析了知识提取的背景、意义和研究现状,然后通过从用例分析、数据流分析等多方面分析系统,划分模块功能,然后设计了系统架构、数据库和核心功能实现流程,最后展示系统实现页面和对主要功能进行测试。该系统已经发布并在小范围进行试用,系统正常运行。可配置式交互界面方便用户根据需求完成知识提取的任务。不仅相关专业背景的人可以使用,普通用户同样可以通过系统获取知识。
可配置式知识提取系统的设计与实现
这是一篇关于知识提取,微服务架构,可配置的论文, 主要内容为随着知识经济的快速发展,各行各业的人们对领域知识需求不断增强,人们获取知识的程度显然影响了自身发展以及在行业中发展的质量和速度。知识提取手段能够帮助人们从大量非结构化数据中得到特定领域的知识,基于不同背景的用户和解决多领域知识提取,需要一种可配置的操作方式。基于以上背景,本文设计和实现了一套从非结构化数据中提取知识的软件,能够更好的辅助用户用一种更便捷的方式提取领域知识。本文对知识提取的处理流程和实际需求进行详细的分析,本着提高用户工作效率和方便使用的原则对系统进行设计,使用SpringBoot和Maven搭建微服务框架,使用PostgreSQL数据库软件和Java语言实现后台,使用Angular JS和Bootstrap实现前台功能,设计实现了可配置式知识提取系统。该系统主要设计实现了五个功能模块,其中数据预处理模块用于对数据源和自然语言处理的管理,数据抽取模块具体实现提取实体、提取关系、提取特征、弱监督标记以及统计推理等知识提取的流程,校对反馈模块用于对预测数据进行校验和标签管理,生产检测模块提供对资源全文检索的功能,统计信息模块展示关键指标和迭代效果的变化趋势。由于不同领域的知识提取需要不同的处理流程和方法,系统满足用户编排处理流程,配置知识提取的具体实现。本文首先分析了知识提取的背景、意义和研究现状,然后通过从用例分析、数据流分析等多方面分析系统,划分模块功能,然后设计了系统架构、数据库和核心功能实现流程,最后展示系统实现页面和对主要功能进行测试。该系统已经发布并在小范围进行试用,系统正常运行。可配置式交互界面方便用户根据需求完成知识提取的任务。不仅相关专业背景的人可以使用,普通用户同样可以通过系统获取知识。
基于微服务的可配置B2B2C平台运营后端系统的设计与实现
这是一篇关于微服务,可配置,B2B2C平台运营后端的论文, 主要内容为近年来,互联网技术的飞速发展给国家经济带来新的机遇和挑战。为适应当前经济新常态,推动传统商业模式转型和提高企业信息化水平显得尤为重要。B2B2C平台连接产品供应方、运营方、销售方和客户,形成信息流通通道,促进企业发展,符合企业信息化需求,而运营方作为供应方、销售方、客户的枢纽,有着重要的作用,是本论文的研究重点。但传统平台运营后端系统以单体架构构建,导致项目体积庞大、模块间耦合度较高、系统可扩展性较低等问题的出现。并且由于行业针对性较强,系统通用性较低。针对上述问题,本论文设计并实现了基于微服务架构的可配置B2B2C平台运营后端系统,其具有良好的可扩展性和通用性,可实现业务链的统一管理。本论文的研究工作主要分为四个方面:分析可配置B2B2C平台运营后端系统的业务需求并完成服务划分、微服务组件的设计与实现、系统配置模块的设计与实现、系统功能模块的设计与实现。本论文根据课题进行需求分析,通过单体与微服务架构的对比,选取微服务架构,划分微服务模块并提出系统架构设计方案、系统可配置技术方案和认证授权方案,介绍各微服务模块E-R图与数据库字段的设计;给出每个模块流程、接口以及相关类的详细设计和实现过程。其中微服务组件主要完成系统服务治理、路由转发、请求拦截等功能;配置模块主要实现系统类型配置、业务配置和任务配置功能;功能模块主要实现了 B2B2C平台运营后端系统的相关业务逻辑。本论文最后实现了一个可配置B2B2C平台运营后端系统,并对系统进行功能和性能测试,验证了系统的可行性。本论文提出的方案和研究成果对基于微服务的可配置B2B2C平台运营后端系统的开发具有一定参考价值。
证券红利分配信息系统
这是一篇关于证券红利分配,可配置,信息管理系统,Java,Spring,Hibernate,GWT,Smart GWT的论文, 主要内容为在证券行业中大多数信息系统主要集中在证券交易自动化、交易结算和风险控制等方面,为客户提供快速方便的交易平台。随着投资者逐步认识到证券分配信息对证券价格的影响,就开始希望券商能够为投资者提供方便有效的系统,使投资者能够快速、准确获得相关的证券分配信息,为其投资决策提供支持。 此外,随着各种类型的证券产品和多样的交易方式的出现,券商也希望有一个信息系统支持其运作,通过此系统,券商不但可以及时、准确的向投资者发布种类证券分配信息,方便券商管理投资者所作的选择,又可以为客户提供更好的服务。券商同时希望系统具的良好的扩充性能,以应对未来不断出现的新需求。 本论文首先介绍了证券红利分配的主要的类型和其特征,根据证券红利分配的特点,对本系统所使用到的技术进行了专门的阐述。为了满足系统支持可配置的要求,本人专门为系统设计了两套可配置框架,使系统实现从前台到后台的全配置,以应对未来不断发展的证券产品和分配方式对系统扩充的需要。 本人研究的主要内容包含： (1)基于业界最先进的Rich UI技术Google Web Toolkit和Smart GWT,提出了一个结构层次清晰,易于实现的可配置界面框架(GWTToolKit)。 (2)根据界面框架的特征,结合当前流行的Spring架构和Weblogic服务器的特点,设计了一个以IOC技术为基础的,Spring Context管理器为核心的,可配置后台服务框架(Director)。框架在对外提供统一的调用接口的同时,也支持HTTP, EJB, JMS和Web Service等多种调用方式。 (3)通过把jBPM自带的用户管理模块与系统本身的用户管理模块合并,来获得比较好的系统性能。 (4)根据Hibernate的特征,设计出一套完整的DAO结构和Domain Object结构,使其在可以充分的满足系统开发的业务需求前提下,获得最好执行效率。 本论文通过对系统设计和实现过程的阐述,探究证券红利分配系统在JAVA环境下实现的可行性,为今后在JAVA环境下可配置信息系统建设提供全新的思路和方法。
可配置式知识提取系统的设计与实现
这是一篇关于知识提取,微服务架构,可配置的论文, 主要内容为随着知识经济的快速发展,各行各业的人们对领域知识需求不断增强,人们获取知识的程度显然影响了自身发展以及在行业中发展的质量和速度。知识提取手段能够帮助人们从大量非结构化数据中得到特定领域的知识,基于不同背景的用户和解决多领域知识提取,需要一种可配置的操作方式。基于以上背景,本文设计和实现了一套从非结构化数据中提取知识的软件,能够更好的辅助用户用一种更便捷的方式提取领域知识。本文对知识提取的处理流程和实际需求进行详细的分析,本着提高用户工作效率和方便使用的原则对系统进行设计,使用SpringBoot和Maven搭建微服务框架,使用PostgreSQL数据库软件和Java语言实现后台,使用Angular JS和Bootstrap实现前台功能,设计实现了可配置式知识提取系统。该系统主要设计实现了五个功能模块,其中数据预处理模块用于对数据源和自然语言处理的管理,数据抽取模块具体实现提取实体、提取关系、提取特征、弱监督标记以及统计推理等知识提取的流程,校对反馈模块用于对预测数据进行校验和标签管理,生产检测模块提供对资源全文检索的功能,统计信息模块展示关键指标和迭代效果的变化趋势。由于不同领域的知识提取需要不同的处理流程和方法,系统满足用户编排处理流程,配置知识提取的具体实现。本文首先分析了知识提取的背景、意义和研究现状,然后通过从用例分析、数据流分析等多方面分析系统,划分模块功能,然后设计了系统架构、数据库和核心功能实现流程,最后展示系统实现页面和对主要功能进行测试。该系统已经发布并在小范围进行试用,系统正常运行。可配置式交互界面方便用户根据需求完成知识提取的任务。不仅相关专业背景的人可以使用,普通用户同样可以通过系统获取知识。
可配置式知识提取系统的设计与实现
这是一篇关于知识提取,微服务架构,可配置的论文, 主要内容为随着知识经济的快速发展,各行各业的人们对领域知识需求不断增强,人们获取知识的程度显然影响了自身发展以及在行业中发展的质量和速度。知识提取手段能够帮助人们从大量非结构化数据中得到特定领域的知识,基于不同背景的用户和解决多领域知识提取,需要一种可配置的操作方式。基于以上背景,本文设计和实现了一套从非结构化数据中提取知识的软件,能够更好的辅助用户用一种更便捷的方式提取领域知识。本文对知识提取的处理流程和实际需求进行详细的分析,本着提高用户工作效率和方便使用的原则对系统进行设计,使用SpringBoot和Maven搭建微服务框架,使用PostgreSQL数据库软件和Java语言实现后台,使用Angular JS和Bootstrap实现前台功能,设计实现了可配置式知识提取系统。该系统主要设计实现了五个功能模块,其中数据预处理模块用于对数据源和自然语言处理的管理,数据抽取模块具体实现提取实体、提取关系、提取特征、弱监督标记以及统计推理等知识提取的流程,校对反馈模块用于对预测数据进行校验和标签管理,生产检测模块提供对资源全文检索的功能,统计信息模块展示关键指标和迭代效果的变化趋势。由于不同领域的知识提取需要不同的处理流程和方法,系统满足用户编排处理流程,配置知识提取的具体实现。本文首先分析了知识提取的背景、意义和研究现状,然后通过从用例分析、数据流分析等多方面分析系统,划分模块功能,然后设计了系统架构、数据库和核心功能实现流程,最后展示系统实现页面和对主要功能进行测试。该系统已经发布并在小范围进行试用,系统正常运行。可配置式交互界面方便用户根据需求完成知识提取的任务。不仅相关专业背景的人可以使用,普通用户同样可以通过系统获取知识。
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