基于词嵌入的模糊文本搜索与推荐系统
这是一篇关于反向过滤,模糊搜索算法,搜索系统,贝叶斯网络,推荐系统,word2vec,词向量,定向联想的论文, 主要内容为如今随着互联网技术的蓬勃发展,数据信息量呈现指数增长的趋势。如何有效快速地从海量数据中筛选所需要的信息已经成为一个迫切需要解决的问题。另一方面,由于人工智能技术的不断突破,使得搜索推荐系统作为一种方便的获取信息的方式,已经被广泛地运用到了人们的生活中。但是目前大多数的搜索推荐系统离真正意义上的人工智能还有着相当大的差距,特别是当数据量庞大但是计算能力受到限制的情况下,呈现的结果质量和计算效率往往都不尽如人意。在传统的搜索系统中,采用关键词匹配获取搜索结果,计算效率往往非常低下,并且通常缺少语义上的理解,而且当用户输入的搜索文本表述较为模糊的时候很难捕捉用户的真正需求从而获得满意的搜索结果;现有的主流推荐系统,存在冷启动、学习速度慢、需要维护庞大的矩阵数据等一系列问题,而且都没有考虑用户的个人特点,背景,兴趣等因素,从而无法为用户制定个性化推荐。本文针对上述问题,主要在以下几方面开展了研究工作:(1)在研究了现有的搜索算法的基础上,提出了基于反向过滤思想的模糊快速搜索算法,算法通过反向过滤思想能够快速过滤出内容合理的标签,从而大大提升了搜索算法的计算效率,并且有效地实现了对用户搜索的模糊文本的智能理解。详细阐述了模糊匹配算法的思想以及具体实现的流程。最后通过实验验证了算法的性能。(2)分析研究了现有的主流推荐算法,针对经典的协同过滤推荐算法存在的问题,提出了一种基于贝叶斯网络的用户兴趣预测推荐系统,避免了协同过滤推荐系统存在的冷启动、学习速度慢、维护数据量巨大等问题。该系统利用用户的个人信息,例如个人特点,性格,背景等,预测用户真正的兴趣爱好,为用户提供个性化资源推荐服务提供依据。同时,系统加入了自适应反馈模块,根据用户实际情况智能地调节网络参数,使得推荐系统的预测准确性不断提高。(3)对深度学习词向量工具word2vec进行相关的研究和实践,利用深度学习语言模型训练词向量实现对单词语义的表示,使得搜索系统能够理解文本信息中包含的深层语义。此外,在word2vec现有的近义词联想功能基础上提出了关键词定向联想作为改进,通过该算法对词向量高维空间进行划分,实现预测的用户兴趣与资源关键词之间语义上的映射,从而挖掘出用户潜在的感兴趣的资源内容。最后通过实验证明算法的合理性和高效性。
电子图书馆系统的设计与实现
这是一篇关于数字图书馆,Jasper Report技术,搜索系统的论文, 主要内容为随着计算机和互联网等技术的发展,给传统图书馆带来了巨大变革。将传统介质上的文献资料转化为数字资源,通过网站提供知识服务的数字图书馆成为发展主流。为了能够对电子资源进行有效的管理,提供更加便捷高效的服务,需要建设一套对数字资源进行存储访问管理的数字图书馆系统。通过数字图书馆系统,读者可以进行数字资源的查询和借阅,工作人员则可以进行数字资源的管理和维护。因此,具有功能设置合理、操作便捷、对用户友好界面的数字图书馆系统是运行数字图书馆的关键。本系统的设计与实现采用,使用JSP动态网页技术及My SQL数据库进行系统开发,采用Jasper Report技术进行报表管理和打印。DAO,DTO被用来设计模式。主要完成了数字图书馆的总体规划、数据库及用户界面的设计。通过编程进行了页面导航、图书检索、数字资源在线阅览、统计报表显示与打印等系统功能模块实现。最后,通过测试与分析验证了本系统的可靠性和实用性。本系统的开发中对Jasper Report技术的使用,能够提供更加丰富系统功能,同时大幅度降低开发成本。相关技术的使用对在发展中国家和地区推广数字图书馆的建设,为当地公众提供更加便捷的知识服务具有积极的示范意义。
基于文本的手机视频搜索系统的设计与实现
这是一篇关于搜索系统,个性化搜索,搜索日志的论文, 主要内容为手机视频业务日益受到广大移动终端用户的喜爱,这也为各相关运营商带来了可观的收益。能否及时掌握根据用户的趋势并对运营系统做出及时调整,能否为订购用户(已经订购相关产品的用户)提供个性化的服务,已经成为一个手机视频运营系统成败的关键,这些在很大程度上有赖于一个良好的搜索系统的实现。Z公司是移动视频基地的重要合作伙伴,在手机视频行业具备一定的影响力及代表性。针对上述问题,本文以Z公司手机视频搜索系统项目为背景,针对掌握用户趋势和个性化服务的实际需求提出了合理的解决方案,设计并实现了一个手机视频搜索系统。该系统实现了搜索引擎的功能,并且实现了可视化的后台管理功能;能够根据用户的订购关系,对搜索结果进行重组,实现基于订购关系的个性化搜索;能够对大量的搜索日志进行统计分析,并对分析结果进行可视化展示,便于系统管理员及时掌握用户趋势。对该手机视频搜索系统进行了功能性测试、非功能性测试以及三个月的实际上线运行,验证了该系统的可行性和有效性。本文的工作内容有如下几点:1.搜索引擎及其可视化管理:为实现基本的搜索引擎及其可视化管理功能,本文在SSH2框架的基础上,使用Solr技术,对搜索引擎功能进行了实现,并能够为用户提供基本的智能搜索功能;使用JSP技术和Ext JS技术,对管理后台进行了可视化实现。2.个性化搜索:为了让订购用户及时获取符合自身特点的优质视频,本文通过缓存用户的订购关系,并在用户发起搜索请求的同时,将这些信息组装到搜索请求中,由于用户订购的栏目在视频源中分属相应路径,可在拼装搜索结果时对这些路径下的搜索结果进行优先展示,从而达到根据订购关系进行个性化搜索的目标。3.日志统计分析:为了从系统的搜索日志中及时得到用户的搜索趋势,本文首先对搜索日志格式进行定义,并且通过HDFS技术对汇总后的日志文件进行分布式存储;其次,通过Map Reduce技术对搜索日志进行统计分析,并对统计数据进行存储;最后,使用ExtJS技术对统计分析结果进行图表化展示。
基于词嵌入的模糊文本搜索与推荐系统
这是一篇关于反向过滤,模糊搜索算法,搜索系统,贝叶斯网络,推荐系统,word2vec,词向量,定向联想的论文, 主要内容为如今随着互联网技术的蓬勃发展,数据信息量呈现指数增长的趋势。如何有效快速地从海量数据中筛选所需要的信息已经成为一个迫切需要解决的问题。另一方面,由于人工智能技术的不断突破,使得搜索推荐系统作为一种方便的获取信息的方式,已经被广泛地运用到了人们的生活中。但是目前大多数的搜索推荐系统离真正意义上的人工智能还有着相当大的差距,特别是当数据量庞大但是计算能力受到限制的情况下,呈现的结果质量和计算效率往往都不尽如人意。在传统的搜索系统中,采用关键词匹配获取搜索结果,计算效率往往非常低下,并且通常缺少语义上的理解,而且当用户输入的搜索文本表述较为模糊的时候很难捕捉用户的真正需求从而获得满意的搜索结果;现有的主流推荐系统,存在冷启动、学习速度慢、需要维护庞大的矩阵数据等一系列问题,而且都没有考虑用户的个人特点,背景,兴趣等因素,从而无法为用户制定个性化推荐。本文针对上述问题,主要在以下几方面开展了研究工作:(1)在研究了现有的搜索算法的基础上,提出了基于反向过滤思想的模糊快速搜索算法,算法通过反向过滤思想能够快速过滤出内容合理的标签,从而大大提升了搜索算法的计算效率,并且有效地实现了对用户搜索的模糊文本的智能理解。详细阐述了模糊匹配算法的思想以及具体实现的流程。最后通过实验验证了算法的性能。(2)分析研究了现有的主流推荐算法,针对经典的协同过滤推荐算法存在的问题,提出了一种基于贝叶斯网络的用户兴趣预测推荐系统,避免了协同过滤推荐系统存在的冷启动、学习速度慢、维护数据量巨大等问题。该系统利用用户的个人信息,例如个人特点,性格,背景等,预测用户真正的兴趣爱好,为用户提供个性化资源推荐服务提供依据。同时,系统加入了自适应反馈模块,根据用户实际情况智能地调节网络参数,使得推荐系统的预测准确性不断提高。(3)对深度学习词向量工具word2vec进行相关的研究和实践,利用深度学习语言模型训练词向量实现对单词语义的表示,使得搜索系统能够理解文本信息中包含的深层语义。此外,在word2vec现有的近义词联想功能基础上提出了关键词定向联想作为改进,通过该算法对词向量高维空间进行划分,实现预测的用户兴趣与资源关键词之间语义上的映射,从而挖掘出用户潜在的感兴趣的资源内容。最后通过实验证明算法的合理性和高效性。
电子商务平台中搜索系统的设计与实现
这是一篇关于电子商务,搜索系统,倒排索引的论文, 主要内容为在信息技术飞速地发展下，人类社会的各行各业都受到了前所未有的巨大影响。电子商务是最受人们关注的行业之一，它以低成本、个性化和全球性等特点，极大地提高了传统商务活动的效益和效率。与此同时，电子商务以一种新型的商业模式影响着社会经济发展，也丰富了人们的生活方式。 电子商务网络平台中聚集了海量的商品信息，对感兴趣商品的快速准确定位会给买家带来更便捷和愉快的购物体验。商品信息多数保存在关系型数据库中，但关系型数据库的查找方式并不能够较好地满足电子商务平台中大规模商品搜索的需求。在实际项目中利用倒排索引这样的数据结构可以解决海量商品信息快速、准确搜索的问题。 本论文的主要工作包括以下内容：首先分析常见电子商务网站搜索系统的基本功能，对其特点进行归纳总结；然后结合项目实际业务做更详细的需求分析，设计用例图、功能结构图等；再根据需求分析结果，以系统相对独立的功能进行模块划分，详细设计各个模块实现方案，并构建整体结构图；最后，以J2EE环境为基础，使用Lucene、Struts、Ajax等多种技术开发并实现商品搜索、自动提示、拼写检查、索引备份、索引还原等功能。 通过使用该系统，整个电子商务平台的搜索功能大幅度得到提升，同时也减轻了系统压力、节省系统硬件资源，为使用者带来更快捷、方便的搜索体验。
某在线租房系统的设计与实现
这是一篇关于租房,MVC设计模式,搜索系统的论文, 主要内容为随着中国经济近十几年来的飞腾、交通工具的愈加便利,大都市每年都存在上百万的流动人口,这给租房市场带来了巨大的需求。同时,伴随着互联网技术的逐渐成熟,租房行业也同样需要借助互联网的力量实现革新与改变。这里我提出的在线租房系统正是一个基于互联网、能同时造福于房屋出租方与租住方的租房系统。本在线租房系统是一个包含服务器端、Android端和网页端的房源信息管理与展示系统,它依据软件工程的流程进行开发。首先对在线租房系统进行了详细的需求分析。接着依据需求分析进行系统设计,这里包括系统的软件架构层次设计与功能模块设计。该系统采用MVC的设计模式。由于服务器端应用层的开发采用了Spring MVC框架,因而系统借助它的优势而具有良好的低耦合性与高可用性。而在业务逻辑的具体实现上,系统采用了Spring架构来解决各种类之间复杂的相互依赖问题。在数据存储方面,因为系统的可用性与性能需求,这里采用了MySQL、Redis和ElasticSearch三种不同的数据存储解决方案以应对不同的使用场景。系统在开发完成后,采用黑盒测试对系统功能进行验证,判断系统是否满足用户需求。本在线租房系统为第三方租房平台提供了一个房源信息推广的途径,同时也为租房用户提供了在线筛选房源和查看信息的服务,这样既解决了房源信息的传播问题,也节省了租房用户的时间与精力。
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