基于隐马尔科夫模型的主题爬虫性能提高与应用
这是一篇关于主题爬虫,学习型爬虫,隐马尔可夫模型,万维网的论文, 主要内容为互联网在不断的飞速发展,然而利用爬虫在浩瀚如海的网络世界里对高效提取相关的目标网页信息显得越来越力不从心。为解决通用搜索引擎可扩展性限制,主题爬虫是有效的解决方案。主题爬虫可以预测并提取相关URL链接,并有效地抓取与目标主题网页内容高度相关的网页。文章通过和分析比较几种爬虫的收获率,用收获率作为性能指标来评价主题爬虫的性能,并结合分析研究与开发之间的偏差可以得到它的最优性能。本文还分析了各种不同类型的爬虫算法,且讨论了他们的性能表现。 近年来,隐马尔科夫模型的应用范围越来越广,且有先驱拿该模型来指导主题爬虫的爬行过程。前人已将隐马尔科夫模型应用于主题爬虫,取得了一定的效果,实践证明,将隐马尔科夫模型应用于主题信息采集领域是可行的。在此基础上,本文对现有隐马尔科夫模型主题爬虫进行了详细的分析,且和现在流行的一些主题爬虫做了性能对比,由此发现了隐马尔科夫模型主题爬虫的很多不足。所以提出了几个改进的方法来改进隐马尔科夫模型主题爬虫的性能,此性能主要指收获率的提高。实践证明改进后的爬虫收获率有很大的提高。将改进后的隐马尔科夫模型主题爬虫和Nutch搜索引擎结合使用,替换掉Nutch系统原有的爬虫系统,得到一个主题搜索引擎。实验证明,改装后的搜索引擎能进行主题搜索。 本文围绕隐马尔科夫模型主题爬虫的改进,并用实践证明基于隐马尔科夫模型的主题爬虫不但具有重要的理论价值,而且还有广阔的应用前景。
基于Android的学生校园数字化学习与生活平台设计与开发
这是一篇关于安卓,万维网,校园数字化,手机应用的论文, 主要内容为当前,中国高等教育学校正在面临着信息数字化所带来的机遇和挑战。为了探索优良的人才培养和管理模式、激发学生自主学习兴趣、提高高校在全球化浪潮中的竞争力,教育行政机构和许多高校提出了“建设数字化校园规划”的方案,旨在创建一种新型校园网络文化、完善校园信息化建设。由于互联网技术的飞速发展,校园数字化管理系统功能不断完善,为学生用户提供了更加方便的信息查询和管理方式。而计算机的一个最大的缺点就是可移动性差。另外,计算机系统本身繁琐的登录认证、查询操作使系统使用起来很不方便,因此迫切需要设计与开发一个手机客户端应用程序以便更好地为学生服务。学生在使用计算机访问中南民族大学官网时,最经常用到的功能是图书馆模块中的“馆藏检索”和“我的图书馆”,利用它们来进行图书借阅前的查询以及对个人图书馆信息的管理。同样的,学生也会经常通过教学管理模块中的“教务信息系统”和“实践教学管理”、“校园新闻”这几个功能以关注自己的学习和校园信息。综合上述需求,整合了中南民族大学官网中的教务信息系统、实践教学系统、图书馆系统、新闻中心的新闻网等模块,将基于网络的校园网移动到Android平台,使学生可以随时随地利用网络进行教务系统登录或图书馆登录等操作,为学生提供了准确、方便、可移动的服务。结合实验室的实际项目,设计并开发了一款基于Android的学生校园数字化学习与生活平台系统即“人在民大”,系统包括了手机应用开发和相应的服务器端接口开发。“人在民大”应用程序的设计与开发主要侧重于客户端的开发,采用Android布局技术设计用户界面、使用Java语言开发应用软件的学习功能模块、生活功能模块和其他功能模块,并且已通过不同型号的安卓手机的测试。最后针对系统中存在的可以进一步优化的部分进行了总结,对系统未来的改进提出了可行性的建议。
基于数字报纸的社交网络研究和实现
这是一篇关于数字报纸,社交网络,用户体验,万维网的论文, 主要内容为随着网络的不断发展,人们通过社交网络进行交互也越来越频繁,社交网络也因此变得尤为重要。基于社交网络的社交群也随之增多,比如java技术交流群,同城交友群等等。社交网络的发展改变了人们的生活方式,给生活带来了极大的便利。例如通过百度知道向他人求助、通过阿里旺旺和商家在线沟通、通过Facebook与朋友交流分享图片等等都是利用了社交网络。但是目前社交网络中的交友模式大多是相对固定、规模有限的关系,不利于快速获取更丰富的信息。数字报纸作为互联网信息时代的新闻媒介,在传承了纸质报纸的版面信息和阅读体验等传统优势的同时,还融合了互联网快速互动和多媒体等特点,以方便的版面导航、丰富的阅读体验、快捷的发布时效和低成本的生产方式赢得了人们广泛的关注和欢迎。但是目前大多数数字报纸特别是各个高校的数字报纸都普遍存在一个问题:相同兴趣爱好的人交互不方便即缺乏社交功能。针对当前社交网络和数字报纸中存在的问题,提出基于数字报纸的社交网络系统架构,设计和实现了基于数字报纸的社交网络系统。通过对校园数字报纸读者的用户行为分析,设计系统功能模块和数据库,详细介绍系统的开发实现。该校园数字报纸系统以当前主流的J2EE技术中的Struts、Spring、Hibernate框架等为支撑,创新性地将数字报纸的传统优势和社交网络的特点融合起来,在兼顾用户体验的同时丰富数字报纸的展现内容,具有巨大的潜在利用价值。
基于隐马尔科夫模型的主题爬虫性能提高与应用
这是一篇关于主题爬虫,学习型爬虫,隐马尔可夫模型,万维网的论文, 主要内容为互联网在不断的飞速发展,然而利用爬虫在浩瀚如海的网络世界里对高效提取相关的目标网页信息显得越来越力不从心。为解决通用搜索引擎可扩展性限制,主题爬虫是有效的解决方案。主题爬虫可以预测并提取相关URL链接,并有效地抓取与目标主题网页内容高度相关的网页。文章通过和分析比较几种爬虫的收获率,用收获率作为性能指标来评价主题爬虫的性能,并结合分析研究与开发之间的偏差可以得到它的最优性能。本文还分析了各种不同类型的爬虫算法,且讨论了他们的性能表现。 近年来,隐马尔科夫模型的应用范围越来越广,且有先驱拿该模型来指导主题爬虫的爬行过程。前人已将隐马尔科夫模型应用于主题爬虫,取得了一定的效果,实践证明,将隐马尔科夫模型应用于主题信息采集领域是可行的。在此基础上,本文对现有隐马尔科夫模型主题爬虫进行了详细的分析,且和现在流行的一些主题爬虫做了性能对比,由此发现了隐马尔科夫模型主题爬虫的很多不足。所以提出了几个改进的方法来改进隐马尔科夫模型主题爬虫的性能,此性能主要指收获率的提高。实践证明改进后的爬虫收获率有很大的提高。将改进后的隐马尔科夫模型主题爬虫和Nutch搜索引擎结合使用,替换掉Nutch系统原有的爬虫系统,得到一个主题搜索引擎。实验证明,改装后的搜索引擎能进行主题搜索。 本文围绕隐马尔科夫模型主题爬虫的改进,并用实践证明基于隐马尔科夫模型的主题爬虫不但具有重要的理论价值,而且还有广阔的应用前景。
基于隐马尔科夫模型的主题爬虫性能提高与应用
这是一篇关于主题爬虫,学习型爬虫,隐马尔可夫模型,万维网的论文, 主要内容为互联网在不断的飞速发展,然而利用爬虫在浩瀚如海的网络世界里对高效提取相关的目标网页信息显得越来越力不从心。为解决通用搜索引擎可扩展性限制,主题爬虫是有效的解决方案。主题爬虫可以预测并提取相关URL链接,并有效地抓取与目标主题网页内容高度相关的网页。文章通过和分析比较几种爬虫的收获率,用收获率作为性能指标来评价主题爬虫的性能,并结合分析研究与开发之间的偏差可以得到它的最优性能。本文还分析了各种不同类型的爬虫算法,且讨论了他们的性能表现。 近年来,隐马尔科夫模型的应用范围越来越广,且有先驱拿该模型来指导主题爬虫的爬行过程。前人已将隐马尔科夫模型应用于主题爬虫,取得了一定的效果,实践证明,将隐马尔科夫模型应用于主题信息采集领域是可行的。在此基础上,本文对现有隐马尔科夫模型主题爬虫进行了详细的分析,且和现在流行的一些主题爬虫做了性能对比,由此发现了隐马尔科夫模型主题爬虫的很多不足。所以提出了几个改进的方法来改进隐马尔科夫模型主题爬虫的性能,此性能主要指收获率的提高。实践证明改进后的爬虫收获率有很大的提高。将改进后的隐马尔科夫模型主题爬虫和Nutch搜索引擎结合使用,替换掉Nutch系统原有的爬虫系统,得到一个主题搜索引擎。实验证明,改装后的搜索引擎能进行主题搜索。 本文围绕隐马尔科夫模型主题爬虫的改进,并用实践证明基于隐马尔科夫模型的主题爬虫不但具有重要的理论价值,而且还有广阔的应用前景。
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