基于网络爬虫的垂直搜索引擎设计与实现
这是一篇关于垂直搜素引擎,人工智能,主题爬虫,文本分类,朴素贝叶斯算法的论文, 主要内容为互联网技术飞速发展,用户对搜索结果的准确性和高效性提出了更高的要求,为满足用户需求,垂直搜索引擎应运而生。随着人工智能时代的到来,越来越多的用户希望在互联网中对人工智能领域的相关信息进行精准搜索。因此,本文通过对互联网中海量信息进行有策略的爬取和准确的筛选,设计并实现了一个既专业又全面的面向人工智能领域的垂直搜索引擎,该系统主要由信息采集、索引建立、用户搜索、用户注册登录及后台管理五大模块构成,能够为用户提供精确的主题搜索服务,主要完成工作如下:(1)对传统朴素贝叶斯分类算法的不足进行了研究,提出了一种基于Jensen-Shannon(JS)散度特征加权的朴素贝叶斯分类算法。通过进一步分析得出,仅用JS散度值来表示特征词所能提供的信息量仍有改进空间,于是将词频、文本频、类频相结合对JS散度做了进一步的修正,依照特征词对分类结果所产生作用的大小赋与其不同的权值,完成了对朴素贝叶斯算法的改进。通过实验表明,基于JS散度特征加权的朴素贝叶斯分类算法是一种较好的分类算法。(2)完成了对人工智能领域相关信息的采集和处理。对Webmagic爬虫框架进行了深入研究,在其基础上增加了网页内容的主题相关性判断子模块及链接主题相关性排序子模块,并实现了面向人工智能领域的主题爬虫。首先建立人工智能主题词库及初始种子链接集合,作为后续网页分类工作的基础;然后以本系统的具体需求为标准,对Webmagic框架进行了二次开发,实现了网页下载、解析、抽取、持久化等主要功能,并将主题词库中的特征词作为网页分类的特征属性,使用基于JS散度特征加权的朴素贝叶斯算法实现网页内容的主题相关性判断,同时使用PageRank算法对网页中链接的重要程度进行量化,实现了链接主题相关性排序,以便爬取高质量的链接。(3)建立索引,完成用户搜索。将爬取的相关网页信息导入到Solr服务器中,并在Solr中配置IKAnalyzer分词器,以Solr服务器为核心完成索引的建立,进而完成面向人工智能领域垂直搜索引擎的用户搜索功能。(4)基于SSH框架实现了基于网络爬虫的面向人工智能领域垂直搜索引擎系统,实现用户注册登录、后台管理等功能,设计并实现了美观、交换性强的系统,并对该系统进行了有效测试。
基于在线聊天机器人的企业客服系统设计与实现
这是一篇关于客服系统,聊天机器人,朴素贝叶斯算法,Word2Vec模型的论文, 主要内容为在当今世界,企业间竞争不仅体现在产品质量与价格上,还表现在服务上。为提升客户满意率,增强市场竞争力,建立一个方便、高效、功能完善的企业客服系统是实现目标的重要方法。企业客服系统是在企业已有业务系统或者门户网站上嵌入客服聊天功能模块,通过客服模块的开发和构建,可以为企业来访用户和客服人员提供在线沟通交流和即时信息咨询的平台。在线智能聊天机器人可以针对用户借助自然语言提出的庞大数量的相似或重复问题,进行知识库查询检索之后以较为精准和简单的结果回答,从而减少客服人力成本和提高客服工作效率。因此,对基于在线聊天机器人的企业客服系统的研究和实现具有很大的实用价值。以大型工单处理业务为背景,基于在线聊天机器人的企业客服系统的设计与实现的研究主要包括企业客服系统的架构和开发,以及在线聊天机器人关键算法的设计。所做工作主要是面向基于聊天机器人的企业客服系统,提出了由前端展示层、业务逻辑层、数据处理层以及数据存储和访问层组成的软件架构;分析系统需求,设计了在线聊天机器人、客服系统管理、人工客户服务、客服人员间沟通和移动端客户服务五个功能模块;运用了k-means算法与朴素贝叶斯算法相结合的分类算法进行文本分类,并改进了基于Word2Vec的语义分析相似度算法,使之与基于语序和词形相似度的结构分析相似度算法加权结合,进行问句的相似匹配。企业客服系统的开发采用B/S模式,使用了目前比较先进的开发框架或技术,如Spring Boot框架、Web Socket技术、非关系型数据库Redis等。对新技术的应用提高了系统的稳定性和可扩展性,保障了系统在当前互联网环境下的使用寿命。经测试,该系统聊天机器人模块在受限域回答准确率达78.5%,达到行业平均水平。系统首版本上线试运行之后,节约近50%的客服人力成本,加快了客服处理效率,收获了客户好评,具有较高商用价值。
基于文本挖掘构造投资者情绪对股票市场表现的影响
这是一篇关于文本挖掘,TF-IDF特征,朴素贝叶斯算法,股票市场,网络信息的论文, 主要内容为随着科技带领我们进入新的时代,以机器学习为基础的数据挖掘方法已被广泛应用于许多领域。在金融领域中财股票股吧的兴起,使得我国的个人投资者习惯于在该类互联网平台上收集所需的金融信息并共享自己的投资观点。所以本文采取了交叉学科的研究视角,采用文本挖掘的方法构造投资者情绪,并和相应的个股市场表现进行实证研究。本文以流量第一的东方财富个股吧作为文本原始数据来源,通过搭建爬虫系统抓取3,484,860条帖子,并以机器学习的视角,结合TF-IDF特征和朴素贝叶斯算法建立了文本情感分类模型。最终,本文构建了四种类型的投资者情绪来研究不同网络信息特征对市场的影响。本文结果表明:首先,投资者情绪趋势指数在解释股票收益率上有很好的表现,并且在未来股票市场中可以获得短期收益。基于文本挖掘方法构造的投资者情绪指标比通过传统方式构建的投资者情绪指标有更强的解释能力。其次,在间接关注类指标中,日访问量对于交易量和波动率的解释能力最强,而且带滞后期的日访问量对波动率有很强的解释能力。在不同市场周期下,熊市中构建的投资者情绪对股票市场表现的影响较牛市时更强。最后结合网络发帖的特征,构建了不同月份和周内的投资者情绪并进行了差异分析。
基于网络爬虫的垂直搜索引擎设计与实现
这是一篇关于垂直搜素引擎,人工智能,主题爬虫,文本分类,朴素贝叶斯算法的论文, 主要内容为互联网技术飞速发展,用户对搜索结果的准确性和高效性提出了更高的要求,为满足用户需求,垂直搜索引擎应运而生。随着人工智能时代的到来,越来越多的用户希望在互联网中对人工智能领域的相关信息进行精准搜索。因此,本文通过对互联网中海量信息进行有策略的爬取和准确的筛选,设计并实现了一个既专业又全面的面向人工智能领域的垂直搜索引擎,该系统主要由信息采集、索引建立、用户搜索、用户注册登录及后台管理五大模块构成,能够为用户提供精确的主题搜索服务,主要完成工作如下:(1)对传统朴素贝叶斯分类算法的不足进行了研究,提出了一种基于Jensen-Shannon(JS)散度特征加权的朴素贝叶斯分类算法。通过进一步分析得出,仅用JS散度值来表示特征词所能提供的信息量仍有改进空间,于是将词频、文本频、类频相结合对JS散度做了进一步的修正,依照特征词对分类结果所产生作用的大小赋与其不同的权值,完成了对朴素贝叶斯算法的改进。通过实验表明,基于JS散度特征加权的朴素贝叶斯分类算法是一种较好的分类算法。(2)完成了对人工智能领域相关信息的采集和处理。对Webmagic爬虫框架进行了深入研究,在其基础上增加了网页内容的主题相关性判断子模块及链接主题相关性排序子模块,并实现了面向人工智能领域的主题爬虫。首先建立人工智能主题词库及初始种子链接集合,作为后续网页分类工作的基础;然后以本系统的具体需求为标准,对Webmagic框架进行了二次开发,实现了网页下载、解析、抽取、持久化等主要功能,并将主题词库中的特征词作为网页分类的特征属性,使用基于JS散度特征加权的朴素贝叶斯算法实现网页内容的主题相关性判断,同时使用PageRank算法对网页中链接的重要程度进行量化,实现了链接主题相关性排序,以便爬取高质量的链接。(3)建立索引,完成用户搜索。将爬取的相关网页信息导入到Solr服务器中,并在Solr中配置IKAnalyzer分词器,以Solr服务器为核心完成索引的建立,进而完成面向人工智能领域垂直搜索引擎的用户搜索功能。(4)基于SSH框架实现了基于网络爬虫的面向人工智能领域垂直搜索引擎系统,实现用户注册登录、后台管理等功能,设计并实现了美观、交换性强的系统,并对该系统进行了有效测试。
基于决策树算法的商业银行客户关系管理系统的设计与实现
这是一篇关于数据挖掘,平衡函数,朴素贝叶斯算法,ID3算法,WID3-NB算法的论文, 主要内容为随着经济的发展和社会的进步,客户数据已经成为商业银行竞争的核心。目前,国内商业银行还没有向客户提供明确的产品和服务的能力,其根本原因是缺乏有效评估个人消费价值的策略和标准、详细分析客户数据的方法。本文基于数据挖掘的方法,提出了银行客户关系管理的系统设计方案。本文首先在经典ID3算法的基础之上结合朴素贝叶斯算法和平衡函数设计实现了 WID3-NB算法,该算法构建的预测分类模型是使用平衡函数对子元组所需的期望信息量进行矫正,这样能克服经典ID3算法的多值偏向问题。同时通过限制ID3树的层数且在叶子节点处使用朴素贝叶斯分类器,避免当数据属性个数比较多时,递归次数增多,导致算法效率较低的问题。然后经过实验分析WID3-NB算法在进行分类预测时,准确率和算法效率均要优于经典ID3算法。最后将WID3-NB算法运用到商业银行客户关系管理系统中去,为决策提供支持,起到了合理分配有限资源以及提高商业银行竞争力的作用。采用传统实用的SSH框架以及分类预测的技术,设计与实现了集客户信息管理,决策分析管理,营销管理等功能于一体的商业银行客户关系管理系统。该系统前端页面使用jquery和Jfreecharts技术,后端使用传统的SSH框架,数据库使用的MySQL,此外还使用了 WID3-NB分类预测算法,深度挖掘商业银行客户信息间的隐含信息,生成决策树分类模型,从而得到预测分类的规则,为银行决策者提供客观和正确的决策支持,合理分配有限资源,并为VIP客户制定个性化的服务,提高商业银行的利润。
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