5个研究背景和意义示例,教你写计算机查询算法论文

今天分享的是关于查询算法的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到查询算法等主题,本文能够帮助到你

基于J2EE公交查询系统的研究

这是一篇关于J2EE,TOMCAT,查询算法,乘车路径,登陆模块,查询模块的论文, 主要内容为公交查询是方便市民及广大游客出行的重要举措。目前,国内的公交查询系统发展很快,基本功能都已实现,现在正朝着人性化的方向发展。对于一个优秀的查询系统,必须具备两个条件,第一就是能满足查询需求,第二是查询速度要快；要满足这两个条件,首先是要对系统应用的详细分析,再就是查询算法,开发工具和程序实现等的最佳选择。本文从几个方面研究了公交乘车查询系统,首先介绍了当前的研究背景和具体研究方向,讨论了公交查询系统的开发架构(J2EE)。也重点列举和研究了当前的一些公交乘车最佳路径算法,对算法的定义、实现方式都进行了阐述,并结合几种算法进行了时间复杂度的分析。最后结合各种开发工具,并进行相关的配置,对公交乘车查询系统进行了程序编写和实现；程序开发采用JSP+MYSQL的方式进行实现；主要实现两部分的功能,登陆验证部分和乘车查询部分。这两部分在代码上是高度独立的,但在功能衔接上是关系的。这也体现了程序开发的基本要求。本文在开发过程中,列出了相关功能的程序代码,并作了具体说明。本文最后对系统进行总结和性能分析,并对未来的研究明确了方向。

面向应用系统的智能问答系统框架研究

这是一篇关于问答系统,框架,动态,查询算法的论文, 主要内容为随着信息技术的发展,越来越多的公司选择开发一款问答系统,以此来帮助其应用系统的用户快速解决业务以及应用系统使用操作等方面的疑问,同时有效的降低企业人工客服的成本,提升用户的使用体验。针对面向应用系统的问答系统存在的开发效率低,扩展、复用和集成困难等问题,研究开发了一款面向应用系统的智能问答系统框架,论文的主要内容如下。首先,描述了国内外问答系统和文本语义匹配算法的研究现状,对问答系统没有动态的发挥不同查询算法优势的问题以及缺少相应的开发框架的问题进行了总结,阐述了面向应用系统的智能问答系统框架的研究内容,提出了框架的适应性和可拓展性、应用系统业务信息获取、查询算法动态调用等关键问题。其次,构建了一个面向应用系统的智能问答系统框架的层次模型,设计了业务数据层、问答数据管控层以及检索分析层,构建了各层间的交互过程,给出了各层重点功能模块的设计思想,设计了基于应用系统中的数据生成问答系统所需基础数据的处理方案,提出了基于监控条件的多种查询算法的动态调度机制。通过上述设计为开发人员提供了一个高效且通用的框架,同时为系统的使用者提供了更优质的服务。再次,基于面向应用系统的智能问答系统框架的层次模型,从实际角度出发,设计了该模型的实现架构。阐述了智能问答系统各层次的关键步骤以及在实现过程中使用的数据增强和查询算法动态调用的算法,设计了问答系统中的各种数据结构,描述了基础数据的生成流程和查询算法的动态调用流程,给出了BM25、句向量以及基于BERT与DPCNN的语义匹配算法的实现方法。最后,实现了框架在旺淘跨境电商系统上的集成与应用,通过实例说明了问答系统的问答数据自动生成以及监控条件的加载与调用的应用效果,并对系统内置的查询算法之间的动态调用流程以及各算法的查询结果进行检验和测试,说明了框架的可行性和有效性。

面向Agent的协同数据管理软件模型研究

这是一篇关于协同数据管理,Agent单元结构,Agent通信方法,FIPA ACL,本体描述,查询算法的论文, 主要内容为本文以协同工作平台软件CWPS的研究开发为背景,结合Spring框架和JADE平台,以面向对象的方法论为指导,建立了协同数据管理的软件构架,并采用面向Agent和设计模式等方法对其进行了优化。首先,文章探讨数据协同的关键技术及其应用,包括:基于XML的数据格式交换和以元数据为核心的数据共享策略;在此基础上,建立协同工作平台数据模型,并采用XML进行模型描述。接着,对面向Agent的软件开发框架进行深入研究。探讨Agent技术及其特性,提出基于事件触发及规则驱动运行机制的反应式Agent单元结构模型,并采用FIPA ACL设计Agent通信方法。之后给出与面向对象方法相结合的面向Agent软件开发方法,并介绍Agent软件开发平台JADE。然后,对协同数据管理软件模型进行领域分析和领域设计。在领域分析阶段,对协同数据管理的需求进行抽象和描述,建立软件的用例模型和活动模型;对动态查询算法进行研究,建立算法的数学及软件模型。在领域设计阶段,建立了协同数据管理的对象结构模型和行为模型。采用Agent技术进行结构模型及行为模型的优化。在此基础上探讨Agent软件设计的实现方法,包括提出基于四表的Agent单元结构实现,以及构建Agent通信本体的语义网络模型并采用OWL进行实现。最后,介绍软件开发环境及其实现。结合ACME语言给出协同数据管理主要构件的描述。在此基础上,给出关键算法和界面原型及Agent典型应用的程序实现。所提出的面向Agent软件设计和实现方法在协同数据管理软件实际开发中得到了应用,具有一般理论意义和工程实践价值。

基于知识图谱的地点检索技术研究

这是一篇关于知识图谱,地点检索,空间语义索引,查询算法,排序模型的论文, 主要内容为随着互联网的日渐普及,信息检索成为当今生活中不可或缺的部分,其中与空间信息相关的地点检索更是用户日常检索中的重要组成部分。然而随着数据量的急剧增大,传统基于文本的关键词检索方式在检索速度和准确度方面都受到了巨大的挑战。为了解决大数据背景下检索速度和检索准确度较低的问题,知识图谱应运而生。基于知识图谱的地点检索以用户语义为核心,将知识抽象为实体,并利用用户的查询时间、空间位置等信息试图理解用户在某个时刻某个地点的查询语义和期望需求,从而有效的提升地点检索的速度和准确度。知识图谱地点检索方法主要分为图数据库检索和RDF(Resource Description Framework)数据检索。图数据库检索方式具有较高的检索速度,但是无法充分综合用户语义和空间信息进行结果筛选和排序,检索准确度不高,另外用户需要了解底层存储结构和查询语言,不能适用广大的普通用户;基于RDF数据的检索方法能较好的表达语义信息,其中KSP(Top-K Relevant Semantic Place Retrieval)是一种目前在小规模RDF有向图上具有较好效果的检索方法,然而为了表达更完整的语义信息需要将RDF有向图转化为RDF无向图形式,这导致数据量大大增加,现有方法无法在大规模RDF无向图上进行高效且准确的地点检索。本文根据KSP检索思想设计了一种面向大规模RDF无向图数据的地点检索方法,该方法旨在提高检索的速度和准确度,具体包括数据预处理、索引构建、查询算法和结果排序四部分内容。首先在离线阶段进行数据预处理并生成待解决的问题模型,其次根据语义和空间信息构建语义距离索引、空间索引以及空间语义混合索引,并分别对索引进行优化以降低索引的存储和查询开销。在检索阶段,本文设计了一种包含模糊查询和精确查询的两阶段查询策略,在利用索引信息进行地点检索的同时进行动态的界限剪枝优化,进一步提升检索速度,最后构建了一种基于Skyline的指数型Top-K排序模型对检索结果集进行筛选和排序,提高了检索准确度。本文根据上述理论基础设计并实现了KPR(Knowledge-Graph Place Retrieval)系统。搭建实验环境并使用开源知识库Yago和DBpedia数据进行实验测试和对比分析。实验结果表明,KPR系统在大规模RDF无向图下具有较高的检索速度和准确度,并根据索引优化方法降低了索引构建的开销代价,提升了检索系统的整体性能。