6个研究背景和意义示例,教你写计算机BM25论文

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某高校实验室建设辅助分析系统设计与实现

这是一篇关于实验室建设,项目相似度,分布式,ElasticSearch,BM25的论文, 主要内容为高校实验室是培养学生实践能力与综合素质的主要场所,是高校教学资源配置体系中的一个重要组成部分。随着学科与专业的发展,高校实验室规模与数量不断增加,实验室建设质量和水平成为关注重点。实验室建设分为多个步骤,而实验室立项是其中的第一步,是后期建设的基础。在立项阶段,由于缺乏全校整体数据和历史建设数据支持以及直观参照对比,评审专家往往依靠个人经验,在评审决策时可能未能及时发现重复建设、超前建设、设备重复购买等问题,造成实验室建设缺乏宏观规划,方案系统性和综合性不够。本文重点针对实验室立项环节,以某高校为例,采用三层架构模式,以spring、spring MVC、mybatis为框架,构建了基于B/S的实验室建设辅助分析系统,通过Elasticsearch倒排索引技术建立分布式样本库,整合IK分词器、Ingest-Attashment、LogStash等技术实现项目申请书与项目元数据导入与分词,采用BM25算法计算项目相似度,为专家决策提供辅助。测试表明系统运行稳定,达到用户基本业务需求。

某高校实验室建设辅助分析系统设计与实现

基于Coreseek的垂直搜索引擎研究与优化

这是一篇关于垂直搜索引擎,爬虫,LibMMSeg,BM25,图书的论文, 主要内容为互联网成为了人们获取信息的直接途径,与人们生活息息相关。通用搜索引擎检索的范围大,内容全面,满足用户搜索的基本需求,但是返回结果中包含了大量无关的信息。垂直搜索引擎弥补了通用搜索引擎的不足,垂直搜索引擎检索范围小,只包含某一领域或者某一主题的内容,保证搜索结果的相关性,而且垂直搜索引擎对网页信息进行预处理,将结构化的数据返回给用户,使搜索结果清晰呈现。论文讨论和研究通用搜索引擎和垂直搜索引擎的相关原理、技术和实现过程,对垂直搜索引擎涉及的主题网络爬虫、信息结构化抽取、中文分词技术和中文全文搜索引擎工具Coreseek进行了介绍和分析。在论文中所做的主要工作有:论文采用MMSEG分词算法对图书信息进行分词处理,为了更加精确切分有关于图书类的专有名词,在Lib MMSeg词库中进行了扩充,对改进前后的词库进行对比实验,改进后的词库能够精确切分图书作者、出版社等名词;修改了Coreseek全文搜索工具的排序算法,与Coreseek基本的排序算法进行对比,实验结果表明修改后的CORERANK排序算法更适应于短文本的图书搜索,返回给用户更满意的答案。最后,实现DouCrawler网络爬虫系统爬取豆瓣网站关于图书的网页信息,对网页信息进行结构化抽取、词语切分、创建索引,显示检索结果,完成一个面向图书信息的搜索引擎。