面向科研文本的资料管理与查重子系统的设计与实现
这是一篇关于查重,句子多特征,simhash,SSM的论文, 主要内容为在21世纪信息时代的浪潮中,伴随着科技的进步,网络信息爆炸,大量文档中存在着大量的相似信息。如何能够准确管理这些文档及如何能够准确并且快速地找到相似的文档内容,是文档查重技术应运而生并且快速发展的原因。文档查重即是判定文本内容是否与文档库中的一篇或多篇文本信息的内容存在相似的部分,并且相似度较高。本文以科研资料管理系统为背景,面向大量的科研文本的数据环境,准确并且快速的检测出科研文档之间存在的相似关系,为后期科研项目的研究方向及研究重点做到指导性依据,实现对海量科研资料文档进行管理,产生基于科研资料的管理与查重子系统,来对科研资料文本进行管理和查重。本文对科研项目的资源管理及查重进行了需求分析,设计和实现了资源管理子系统和查重子系统,为科研项目的科研资料的管理过程提供了信息化管理,加快了对科研资料录入、评审等速度,此系统可以节约人力成本,解决人工处理问题的效率低出错率高等一系列问题;为科研项目今后是否重复发展或重复研究提供可量化的信息,明了的展示课题间或文本间重复的文本,找到了文本之间的重复性。为了对科研数据进行管理由此产生科研资料管理子系统。包含清单的上传、数据的添加、数据的查询分页显示、将查询到的数据以excel工作表的形式进行下载,课题库中需求、指南、合同、申请书等文件的上传和下载,指南文件的下发及评审表格的生成。采用了SSM框架来完成资源管理子系统功能。作为查重子系统的数据来源,文档查重子系统功能是展示已经导入的文档库中相似度高的文档对,和输入一篇文档时,详细展示该文档与库中哪些文档的哪些段落相似度高并展示,和对于指定的两个课题下的分别指定一篇文档,对比该两篇文档中相似的段落及语句。并且可以指定任意两个课题内的文档进行查重运算。对于语句之间的相似度计算采用基于语句的多种特征相结合的计算方法;对于段落之间的相似度计算采用段落间simhash指纹距离和关键词重合度相结合的方式综合计算段落相似度;并且进行同义词转换来消除同义词带来的歧义,使用redis内存数据来快速读取计算。目前,科研资料管理子系统和查重子系统都已正式上线。系统的功能和性能都表现得十分优秀,极大地提高了对科研项目资料的管理方便和对文本查重的业务处理能力。
面向科研文本的资料管理与查重子系统的设计与实现
这是一篇关于查重,句子多特征,simhash,SSM的论文, 主要内容为在21世纪信息时代的浪潮中,伴随着科技的进步,网络信息爆炸,大量文档中存在着大量的相似信息。如何能够准确管理这些文档及如何能够准确并且快速地找到相似的文档内容,是文档查重技术应运而生并且快速发展的原因。文档查重即是判定文本内容是否与文档库中的一篇或多篇文本信息的内容存在相似的部分,并且相似度较高。本文以科研资料管理系统为背景,面向大量的科研文本的数据环境,准确并且快速的检测出科研文档之间存在的相似关系,为后期科研项目的研究方向及研究重点做到指导性依据,实现对海量科研资料文档进行管理,产生基于科研资料的管理与查重子系统,来对科研资料文本进行管理和查重。本文对科研项目的资源管理及查重进行了需求分析,设计和实现了资源管理子系统和查重子系统,为科研项目的科研资料的管理过程提供了信息化管理,加快了对科研资料录入、评审等速度,此系统可以节约人力成本,解决人工处理问题的效率低出错率高等一系列问题;为科研项目今后是否重复发展或重复研究提供可量化的信息,明了的展示课题间或文本间重复的文本,找到了文本之间的重复性。为了对科研数据进行管理由此产生科研资料管理子系统。包含清单的上传、数据的添加、数据的查询分页显示、将查询到的数据以excel工作表的形式进行下载,课题库中需求、指南、合同、申请书等文件的上传和下载,指南文件的下发及评审表格的生成。采用了SSM框架来完成资源管理子系统功能。作为查重子系统的数据来源,文档查重子系统功能是展示已经导入的文档库中相似度高的文档对,和输入一篇文档时,详细展示该文档与库中哪些文档的哪些段落相似度高并展示,和对于指定的两个课题下的分别指定一篇文档,对比该两篇文档中相似的段落及语句。并且可以指定任意两个课题内的文档进行查重运算。对于语句之间的相似度计算采用基于语句的多种特征相结合的计算方法;对于段落之间的相似度计算采用段落间simhash指纹距离和关键词重合度相结合的方式综合计算段落相似度;并且进行同义词转换来消除同义词带来的歧义,使用redis内存数据来快速读取计算。目前,科研资料管理子系统和查重子系统都已正式上线。系统的功能和性能都表现得十分优秀,极大地提高了对科研项目资料的管理方便和对文本查重的业务处理能力。
面向科研文本的资料管理与查重子系统的设计与实现
这是一篇关于查重,句子多特征,simhash,SSM的论文, 主要内容为在21世纪信息时代的浪潮中,伴随着科技的进步,网络信息爆炸,大量文档中存在着大量的相似信息。如何能够准确管理这些文档及如何能够准确并且快速地找到相似的文档内容,是文档查重技术应运而生并且快速发展的原因。文档查重即是判定文本内容是否与文档库中的一篇或多篇文本信息的内容存在相似的部分,并且相似度较高。本文以科研资料管理系统为背景,面向大量的科研文本的数据环境,准确并且快速的检测出科研文档之间存在的相似关系,为后期科研项目的研究方向及研究重点做到指导性依据,实现对海量科研资料文档进行管理,产生基于科研资料的管理与查重子系统,来对科研资料文本进行管理和查重。本文对科研项目的资源管理及查重进行了需求分析,设计和实现了资源管理子系统和查重子系统,为科研项目的科研资料的管理过程提供了信息化管理,加快了对科研资料录入、评审等速度,此系统可以节约人力成本,解决人工处理问题的效率低出错率高等一系列问题;为科研项目今后是否重复发展或重复研究提供可量化的信息,明了的展示课题间或文本间重复的文本,找到了文本之间的重复性。为了对科研数据进行管理由此产生科研资料管理子系统。包含清单的上传、数据的添加、数据的查询分页显示、将查询到的数据以excel工作表的形式进行下载,课题库中需求、指南、合同、申请书等文件的上传和下载,指南文件的下发及评审表格的生成。采用了SSM框架来完成资源管理子系统功能。作为查重子系统的数据来源,文档查重子系统功能是展示已经导入的文档库中相似度高的文档对,和输入一篇文档时,详细展示该文档与库中哪些文档的哪些段落相似度高并展示,和对于指定的两个课题下的分别指定一篇文档,对比该两篇文档中相似的段落及语句。并且可以指定任意两个课题内的文档进行查重运算。对于语句之间的相似度计算采用基于语句的多种特征相结合的计算方法;对于段落之间的相似度计算采用段落间simhash指纹距离和关键词重合度相结合的方式综合计算段落相似度;并且进行同义词转换来消除同义词带来的歧义,使用redis内存数据来快速读取计算。目前,科研资料管理子系统和查重子系统都已正式上线。系统的功能和性能都表现得十分优秀,极大地提高了对科研项目资料的管理方便和对文本查重的业务处理能力。
个性化资讯推荐系统的设计与实现
这是一篇关于推荐系统,标签推荐,协同过滤,simhash的论文, 主要内容为推荐系统被认为是解决互联网信息爆炸问题最有效的方法之一。在电子商务领域,推荐系统得到了广泛使用,像Amazon, Ebay,阿里巴巴等电商巨头都使用推荐系统为用户推荐产品,并显著提高了企业利润。但是在资讯信息领域,用户还处于海量信息的泥潭中,尽管有很多优秀的垂直的网站帮助用户梳理信息,比如36kr为用户整理创业类信息,csdn提供了创作、分享博客的平台,但它们所涉及的领域往往很局限,远远不能满足用户阅读多样化的个性需求。 为了汇集海量优质资讯信息,满足用户阅读的个性化需求,我们开发了个性化资讯推荐引擎。作为自主创业项目,我们的目标是自动帮用户筛选推荐感兴趣的优质新闻、博客和文档等。一般用户会有多个兴趣点,通过个性化资讯推荐引擎,就可以直接看到兴趣多样化的资讯列表,无需去多个站点找寻,节约了时间；同时推荐系统可以不断学习用户行为日志,使推荐内容更符合用户兴趣。 目前系统已经完成第一版本的开发工作,搭建起了推荐系统的基础框架,Web服务框架,并设计了数据库等。基础框架涉及爬虫子系统,抽取子系统和个性化推荐子系统。爬虫子系统使用Java开发,负责从各个优质的网站中爬取源信息,并基于hash和simhash算法设计了去重规则；抽取子系统使用Python语言开发,对第三方开源软件BeautifulSoup和Readability做了优化调整实现不同站点的通用抽取,另外对特定站点实现基于模板的信息抽取,提高了抽取精确度；个性化推荐使用了新颖的基于tag的推荐方法,并组合协同过滤的推荐结果,使推荐列表更精准。另外,使用SSH框架开发Web服务模块,为用户提供基本的交互,比如对文章的行为反馈、登陆注册和添加兴趣标签等操作。 本文按照软件开发的流程,首先介绍了系统的开发背景、发展现状以及开发中用到了相关技术；接着对需求分析、概要设计、详细设计和系统实现分别进行了详细描述,需求分析介绍了总体需求,确定了系统各部分的功能需求,并从效率、可靠性、易用性三个方面讨论了非功能性需求,概要设计对系统整体框架和模块划分进行了详细介绍,详细设计涉及到爬虫子系统、抽取子系统、个性化推荐子系统、Web服务子系统、资讯检索子系统和用户管理子系统,分别展开详细设计,系统实现主要从代码实现角度,介绍了开发过程中遇到的问题以及解决方法。 本论文中开发的系统已实际在线测试服务了近半年的的时间,在没有推广的情况下,第一月注册用户超过了700人,日访问的pv峰值达到1500多,平均达到100多。通过用户反馈,推荐系统着实解决了用户阅读领域信息难找的问题,提高了用户的学习效率。
个性化资讯推荐系统的设计与实现
这是一篇关于推荐系统,标签推荐,协同过滤,simhash的论文, 主要内容为推荐系统被认为是解决互联网信息爆炸问题最有效的方法之一。在电子商务领域,推荐系统得到了广泛使用,像Amazon, Ebay,阿里巴巴等电商巨头都使用推荐系统为用户推荐产品,并显著提高了企业利润。但是在资讯信息领域,用户还处于海量信息的泥潭中,尽管有很多优秀的垂直的网站帮助用户梳理信息,比如36kr为用户整理创业类信息,csdn提供了创作、分享博客的平台,但它们所涉及的领域往往很局限,远远不能满足用户阅读多样化的个性需求。 为了汇集海量优质资讯信息,满足用户阅读的个性化需求,我们开发了个性化资讯推荐引擎。作为自主创业项目,我们的目标是自动帮用户筛选推荐感兴趣的优质新闻、博客和文档等。一般用户会有多个兴趣点,通过个性化资讯推荐引擎,就可以直接看到兴趣多样化的资讯列表,无需去多个站点找寻,节约了时间；同时推荐系统可以不断学习用户行为日志,使推荐内容更符合用户兴趣。 目前系统已经完成第一版本的开发工作,搭建起了推荐系统的基础框架,Web服务框架,并设计了数据库等。基础框架涉及爬虫子系统,抽取子系统和个性化推荐子系统。爬虫子系统使用Java开发,负责从各个优质的网站中爬取源信息,并基于hash和simhash算法设计了去重规则；抽取子系统使用Python语言开发,对第三方开源软件BeautifulSoup和Readability做了优化调整实现不同站点的通用抽取,另外对特定站点实现基于模板的信息抽取,提高了抽取精确度；个性化推荐使用了新颖的基于tag的推荐方法,并组合协同过滤的推荐结果,使推荐列表更精准。另外,使用SSH框架开发Web服务模块,为用户提供基本的交互,比如对文章的行为反馈、登陆注册和添加兴趣标签等操作。 本文按照软件开发的流程,首先介绍了系统的开发背景、发展现状以及开发中用到了相关技术；接着对需求分析、概要设计、详细设计和系统实现分别进行了详细描述,需求分析介绍了总体需求,确定了系统各部分的功能需求,并从效率、可靠性、易用性三个方面讨论了非功能性需求,概要设计对系统整体框架和模块划分进行了详细介绍,详细设计涉及到爬虫子系统、抽取子系统、个性化推荐子系统、Web服务子系统、资讯检索子系统和用户管理子系统,分别展开详细设计,系统实现主要从代码实现角度,介绍了开发过程中遇到的问题以及解决方法。 本论文中开发的系统已实际在线测试服务了近半年的的时间,在没有推广的情况下,第一月注册用户超过了700人,日访问的pv峰值达到1500多,平均达到100多。通过用户反馈,推荐系统着实解决了用户阅读领域信息难找的问题,提高了用户的学习效率。
个性化资讯推荐系统的设计与实现
这是一篇关于推荐系统,标签推荐,协同过滤,simhash的论文, 主要内容为推荐系统被认为是解决互联网信息爆炸问题最有效的方法之一。在电子商务领域,推荐系统得到了广泛使用,像Amazon, Ebay,阿里巴巴等电商巨头都使用推荐系统为用户推荐产品,并显著提高了企业利润。但是在资讯信息领域,用户还处于海量信息的泥潭中,尽管有很多优秀的垂直的网站帮助用户梳理信息,比如36kr为用户整理创业类信息,csdn提供了创作、分享博客的平台,但它们所涉及的领域往往很局限,远远不能满足用户阅读多样化的个性需求。 为了汇集海量优质资讯信息,满足用户阅读的个性化需求,我们开发了个性化资讯推荐引擎。作为自主创业项目,我们的目标是自动帮用户筛选推荐感兴趣的优质新闻、博客和文档等。一般用户会有多个兴趣点,通过个性化资讯推荐引擎,就可以直接看到兴趣多样化的资讯列表,无需去多个站点找寻,节约了时间；同时推荐系统可以不断学习用户行为日志,使推荐内容更符合用户兴趣。 目前系统已经完成第一版本的开发工作,搭建起了推荐系统的基础框架,Web服务框架,并设计了数据库等。基础框架涉及爬虫子系统,抽取子系统和个性化推荐子系统。爬虫子系统使用Java开发,负责从各个优质的网站中爬取源信息,并基于hash和simhash算法设计了去重规则；抽取子系统使用Python语言开发,对第三方开源软件BeautifulSoup和Readability做了优化调整实现不同站点的通用抽取,另外对特定站点实现基于模板的信息抽取,提高了抽取精确度；个性化推荐使用了新颖的基于tag的推荐方法,并组合协同过滤的推荐结果,使推荐列表更精准。另外,使用SSH框架开发Web服务模块,为用户提供基本的交互,比如对文章的行为反馈、登陆注册和添加兴趣标签等操作。 本文按照软件开发的流程,首先介绍了系统的开发背景、发展现状以及开发中用到了相关技术；接着对需求分析、概要设计、详细设计和系统实现分别进行了详细描述,需求分析介绍了总体需求,确定了系统各部分的功能需求,并从效率、可靠性、易用性三个方面讨论了非功能性需求,概要设计对系统整体框架和模块划分进行了详细介绍,详细设计涉及到爬虫子系统、抽取子系统、个性化推荐子系统、Web服务子系统、资讯检索子系统和用户管理子系统,分别展开详细设计,系统实现主要从代码实现角度,介绍了开发过程中遇到的问题以及解决方法。 本论文中开发的系统已实际在线测试服务了近半年的的时间,在没有推广的情况下,第一月注册用户超过了700人,日访问的pv峰值达到1500多,平均达到100多。通过用户反馈,推荐系统着实解决了用户阅读领域信息难找的问题,提高了用户的学习效率。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：代码海岸 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/53060.html
