基于MediaWiki的医学文献管理系统的设计与实现
这是一篇关于维基百科(MediaWiki),搜索工具(Lucene),全文信息检索,排序算法的论文, 主要内容为医学领域涉及到的范围领域很广,在生活中处于极其重要的地方,总起来可以将其定义为是一门实验性的学科,这个领域涵盖了海量的文献和数据信息,对于医学及和医学有关的相关科研领域,这些文献和数据信息起着巨大的参考和实用价值。随着网络技术越来越发达,人们的生活越来越离不开网络,对于医学工作者来说,利用网络传达的来处理医学信息已成了他们生活当中必不可少的一部分,利用这些媒体工具会使各类医学信息的处理与查询变得更加顺利。随着互联网与信息技术的不断发展,全球每一天都会产生大量的信息数据,而且这些数据正在以无法想象的速度不断增长。信息社会虽然给人们带来了所需求的信息,令人们享受不尽,与此同时也令人们感到无所适从。对于人们而言,如何快速有效的从海量的网络信息中获取对自身有价值的以及潜在的信息,在应用在管理以及决策中要给予了更多的关注。在生活中的各个领域,信息检索技术扮演了重要的角色,帮助用户从海量的数据库提取有用的信息,同时通过较短的时间提供用户的工作效率。在不断发展的中小型个人网站中,由于网站技术的差异性原因,中小型网站通常不能很好的为用户提供站内检索服务,再加上开发成本的限制,中小型个人网站往往使用技术比较成熟的开源网站模板。本课题将以MediaWiki开源框架和一种全文检索引擎工具包(Lucene)为开发平台,通过MediaWiki搭建知识库,在医学文献管理设计与实现中将全文检索的思想加入系统中,利用JS编写的页面将检索结果返回给用户眼前,将用户的搜索意图精确的反馈给用户,以便于满足用户的需求,提高了检索结果的速度。论文首先叙述了当前信息检索的相关技术和理论,同时对创建知识库的开源框架MediaWiki相关知识作了整理和了解,以及对MediaWiki的文件系统及基本功能模块进行分析和学习,以便后台知识数据库的创建。以信息检索为理念对Lucene系统的检索流程和架构及中文检索的原理和特点进行研究,探讨信息检索流程的实现。与此同时,通过综合比较和分析来进一步了解文献管理系统检索结果相关的排序算法。最终本项目通过设计和分析,实现了医学文献管理系统,达到了预期的标准。
基于Lucene的数码产品垂直搜索引擎的设计与实现
这是一篇关于搜索引擎,垂直搜索,排序算法,采集器,Lucene的论文, 主要内容为互联网作为人类最重要的信息来源,“信息迷航”和“信息过载”已经成为日益严重的问题。基于Internet的各类搜索引擎应运而生,并得到了迅速发展。传统的通用搜索引擎功能虽然非常强大,但是当使用它们来检索某些特定的专业信息时,通用搜索引擎系统有时就显得力不从心。面向主题的搜索引擎是一种分类细致精确、更新及时的搜索引擎,正成为信息搜索技术研究中的研究热点与发展趋势。 本文以用户对数码产品搜索需求为研究背景,采用垂直搜索理念和技术,将国内互联网上的数码产品网站中的数码产品信息内容作为采集对象,在开源的全文检索工具软件包Lucene的基础上,研究和实现了对数码产品信息具有专业化搜索功能的搜索引擎。主要工作如下: 1.在对数码产品搜索业务分析的基础上,分析并确定了系统的基本功能需求和最终目标,运用UML分析设计技术和系统三层架构思想,详细论述了系统的功能设计和数据库设计以及系统数据备份策略。 2.对基于Java的Lucene全文搜索引擎所提供的索引功能和检索功能进行了深入分析,以此为基础建立搜索引擎的索引器和检索器。 3.在设计的采集器中加入了主题预测算法,使其适合于主题搜索引擎。 4.对Lucene中的原排序算法进行了改进,提高检索结果的质量。 5.以WindowsXP+Tomcat+JSP+MySQL为开发环境,设计和实现了数码产品垂直搜索引擎核心模块。 实践表明,本文设计和实现的数码产品垂直搜索引擎的方案是切实可行的,系统基本达到了预期的设计目标。
基于用户评论数据的离线推荐算法研究与实现
这是一篇关于离线推荐,评论数据,协同过滤,排序算法,注意力机制的论文, 主要内容为互联网与信息技术的高速发展,使得现在社会已进入信息过载的时代,人们在进行信息获取时越来越困难,需要付出的代价越来越高。为了解决数字信息过载的问题,推荐系统应运而生。推荐系统能够根据用户喜好主动筛选出用户可能感兴趣的信息并推荐给用户,降低了用户获取信息的难度,且能够有效提高企业的效益,因此对推荐系统的研究具有重要意义。为了能够实现推荐效果的提升,需要对系统中的推荐算法进行优化,特别是能够奠定推荐效果的离线推荐。本文拟基于用户评论数据,探讨离线推荐算法的优化问题。本文的主要工作内容如下:(1)针对离线推荐中召回阶段,提出一种基于内容感知的协同过滤召回模型。该模型采用Autoencoder作为基本框架,通过进行用户评论数据中评分数据矩阵的重建实现了物品召回候选集的筛选。模型在进行评分重建时,首先将物品评分经过Encoder获取物品的抽象表示,接着与用户评论文本描述的序列和非序列信息进行融合,再将其与相邻物品集的特征表示通过Decoder获取重建的评分数据,最后利用Amazon公开数据集与酒店数据集进行对比实验,验证了该模型的有效性。(2)针对离线推荐中排序阶段,提出一种基于Deep FM优化的排序模型。该模型将对物品排序问题转化为CTR(Click-Through-Rate)预测问题。其将能够同时进行高阶与低阶特征组合的Deep FM作为基线模型,并引入多头注意力机制和用户喜好特征表示,以有效地表示用户和体现用户兴趣的多样性。在Amazon和Movie Lens公开数据集上进行了对比实验,验证了该排序模型的有效性。(3)实现了基于酒店数据的推荐服务。将所提出模型进行整合,再通过使用Flask框架实现了模型的RESTful API服务,并以酒店数据集作为系统数据给出了酒店推荐服务的可视化展示。
基于MediaWiki的医学文献管理系统的设计与实现
这是一篇关于维基百科(MediaWiki),搜索工具(Lucene),全文信息检索,排序算法的论文, 主要内容为医学领域涉及到的范围领域很广,在生活中处于极其重要的地方,总起来可以将其定义为是一门实验性的学科,这个领域涵盖了海量的文献和数据信息,对于医学及和医学有关的相关科研领域,这些文献和数据信息起着巨大的参考和实用价值。随着网络技术越来越发达,人们的生活越来越离不开网络,对于医学工作者来说,利用网络传达的来处理医学信息已成了他们生活当中必不可少的一部分,利用这些媒体工具会使各类医学信息的处理与查询变得更加顺利。随着互联网与信息技术的不断发展,全球每一天都会产生大量的信息数据,而且这些数据正在以无法想象的速度不断增长。信息社会虽然给人们带来了所需求的信息,令人们享受不尽,与此同时也令人们感到无所适从。对于人们而言,如何快速有效的从海量的网络信息中获取对自身有价值的以及潜在的信息,在应用在管理以及决策中要给予了更多的关注。在生活中的各个领域,信息检索技术扮演了重要的角色,帮助用户从海量的数据库提取有用的信息,同时通过较短的时间提供用户的工作效率。在不断发展的中小型个人网站中,由于网站技术的差异性原因,中小型网站通常不能很好的为用户提供站内检索服务,再加上开发成本的限制,中小型个人网站往往使用技术比较成熟的开源网站模板。本课题将以MediaWiki开源框架和一种全文检索引擎工具包(Lucene)为开发平台,通过MediaWiki搭建知识库,在医学文献管理设计与实现中将全文检索的思想加入系统中,利用JS编写的页面将检索结果返回给用户眼前,将用户的搜索意图精确的反馈给用户,以便于满足用户的需求,提高了检索结果的速度。论文首先叙述了当前信息检索的相关技术和理论,同时对创建知识库的开源框架MediaWiki相关知识作了整理和了解,以及对MediaWiki的文件系统及基本功能模块进行分析和学习,以便后台知识数据库的创建。以信息检索为理念对Lucene系统的检索流程和架构及中文检索的原理和特点进行研究,探讨信息检索流程的实现。与此同时,通过综合比较和分析来进一步了解文献管理系统检索结果相关的排序算法。最终本项目通过设计和分析,实现了医学文献管理系统,达到了预期的标准。
基于Lucene的数码产品垂直搜索引擎的设计与实现
这是一篇关于搜索引擎,垂直搜索,排序算法,采集器,Lucene的论文, 主要内容为互联网作为人类最重要的信息来源,“信息迷航”和“信息过载”已经成为日益严重的问题。基于Internet的各类搜索引擎应运而生,并得到了迅速发展。传统的通用搜索引擎功能虽然非常强大,但是当使用它们来检索某些特定的专业信息时,通用搜索引擎系统有时就显得力不从心。面向主题的搜索引擎是一种分类细致精确、更新及时的搜索引擎,正成为信息搜索技术研究中的研究热点与发展趋势。 本文以用户对数码产品搜索需求为研究背景,采用垂直搜索理念和技术,将国内互联网上的数码产品网站中的数码产品信息内容作为采集对象,在开源的全文检索工具软件包Lucene的基础上,研究和实现了对数码产品信息具有专业化搜索功能的搜索引擎。主要工作如下: 1.在对数码产品搜索业务分析的基础上,分析并确定了系统的基本功能需求和最终目标,运用UML分析设计技术和系统三层架构思想,详细论述了系统的功能设计和数据库设计以及系统数据备份策略。 2.对基于Java的Lucene全文搜索引擎所提供的索引功能和检索功能进行了深入分析,以此为基础建立搜索引擎的索引器和检索器。 3.在设计的采集器中加入了主题预测算法,使其适合于主题搜索引擎。 4.对Lucene中的原排序算法进行了改进,提高检索结果的质量。 5.以WindowsXP+Tomcat+JSP+MySQL为开发环境,设计和实现了数码产品垂直搜索引擎核心模块。 实践表明,本文设计和实现的数码产品垂直搜索引擎的方案是切实可行的,系统基本达到了预期的设计目标。
基于lucene的垂直搜索引擎研究
这是一篇关于垂直搜索引擎,排序算法,推荐算法,全文检索,分布式存储索引的论文, 主要内容为“大数据”这个概念自1998年被John R.Mashey提出到2018年已经人尽皆知、耳熟能详,面对如此巨量的信息,通用搜索虽然已经做得不错但其结果大,杂,宽,往往需要我们多次翻页才能找到我们感兴趣的信息,费时费力,所以本文通过对垂直引擎和推荐算法的深入研究,实现了一个基于用户个性化需求的垂直搜索引擎,使其能够更加快速的定位我们真正感兴趣的信息集,结合排序算法和推荐算法减少用户翻页次数,从较少次数的搜索和翻页来较大程度上满足用户信息需求,本文通过对垂直搜引擎的深入研究,在Lucene评分的基础上优化了排序算法,为了排序结果更符合用户喜好,本文在收集用户兴趣集的基础上添加了用户兴趣冷却算法,能更精确的定位用户的阶段性喜好;为挖掘用户的潜在需求提出了自适应的用户兴趣挖掘推荐算法,针对用户需要的而排序无法排到前面的用推荐算法来解决,排序和推荐算法相辅相成来达到充分挖掘用户所需的信息,形成整体的个性化排序与推荐,构建实现个性化的垂直搜索引擎系统。本文的主要工作以商品的垂直搜索为切入点,针对海量信息存储索引巨大问题采用了要素提取和分布式存储技搜索术的解决方案,针对垂直搜索“僵硬”问题提出了基于用户兴趣相关的二次排序算法和挖掘用户潜在需求的推荐算法的解决方案;分布式计算和存储的发展已经比较完善可以解决海量信息存储难问题,尤其是扩展性及容灾性大大提高了数据的安全性;本文通过对垂直搜索引擎原理和应用场景进行了深入的研究与学习,结合全文检索工具Lucene的优秀分布式框架ElasticSearch设计实现了一款针对电商方向的商品垂直搜索引擎系统,通过对Lucene评分机制研究改进了检索排序算法,优化了排序算法,在第一次综合属性排序的基础上进行了二次兴趣相关排序;另外加入了自适应的用户兴趣挖掘推荐算法,推荐算法加入了用户地理位置参数影响因子,结合基于Rocchio推荐算法和基于JLH显著评分的协同过滤推荐算法还有商品热度推荐算法做出的混合推荐算法,来深度挖掘用户潜在需求,做到自适应的个性化推荐和垂直搜索排序结果的个性化。
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