基于SolrCloud的电力知识库分布式全文检索系统的设计与实现
这是一篇关于报修地址,知识图谱,全文检索,偏好模型,倒排索引的论文, 主要内容为随着经济的发展与电网的建设,供电质量日渐提升,但因恶劣天气、设备老化等原因,电力故障仍时有发生。准确、快速地到达故障现场,并修复故障,既是国家电网服务目标,也是客户的殷切希望。客户报修地址在电力抢修工作尤其重要,但目前还没有一个可准确提供客户报修地址的平台,而且传统的地址信息检索能力也很差。因此,本文研究了基于本体的报修地址知识图谱构建方法,以及基于报修地址偏好的全文检索模型,改进了确认客户报修地址的检索方法,最后设计并开发了基于Solr Clou d的电力知识库分布式全文检索系统,从而帮助95598客服专员指引电力抢修人员前往准确的报修地址,及时为客户恢复供电。本文具体的研究内容如下:构建报修地址知识图谱。本文首先对报修地址的知识特征进行了分析;接着针对报修地址的特点,在七步法、骨架法这两个常用方法的基础上,提出了报修地址本体构建方法,并完成了报修地址本体的构建,最后按照所获得的本体,完成了报修地址知识图谱的构建。结合偏好特征,实现报修地址整体的检索模型的构建。首先,基于停电的可能性,完成了对应模型的创建过程;在此基础上,分析了全文检索算法,结合上面两个部分,提出了基于报修地址偏好模型的全文检索模型,使系统能够在多个重名地址中检索出停电概率高的报修地址结果,大大降低了重名地址的干扰,提高报修地址检索的准确性。电力知识库分布式全文检索系统设计。从背景、用户、功能性、易用性等多方面调研了报修地址全文检索系统的系统需求;接下来针对需求,对系统进行了设计,系统分为两部分,一是报修地址知识平台,管理员可以对本体知识进行管理,添加概念、属性及规则,并维护报修地址实体;二是全文检索系统,管理员可以对索引进行创建、删除等操作,客服专员可检索报修地址。电力知识库分布式全文检索系统的实现。首先是通过Jena框架对本体知识管理,其次在系统中维护报修地址实体信息,接下来对报修地址全文检索系统搭建进行了详细阐述,最后对实现的系统进行了功能展示和结果分析。
基于SolrCloud的电力知识库分布式全文检索系统的设计与实现
这是一篇关于报修地址,知识图谱,全文检索,偏好模型,倒排索引的论文, 主要内容为随着经济的发展与电网的建设,供电质量日渐提升,但因恶劣天气、设备老化等原因,电力故障仍时有发生。准确、快速地到达故障现场,并修复故障,既是国家电网服务目标,也是客户的殷切希望。客户报修地址在电力抢修工作尤其重要,但目前还没有一个可准确提供客户报修地址的平台,而且传统的地址信息检索能力也很差。因此,本文研究了基于本体的报修地址知识图谱构建方法,以及基于报修地址偏好的全文检索模型,改进了确认客户报修地址的检索方法,最后设计并开发了基于Solr Clou d的电力知识库分布式全文检索系统,从而帮助95598客服专员指引电力抢修人员前往准确的报修地址,及时为客户恢复供电。本文具体的研究内容如下:构建报修地址知识图谱。本文首先对报修地址的知识特征进行了分析;接着针对报修地址的特点,在七步法、骨架法这两个常用方法的基础上,提出了报修地址本体构建方法,并完成了报修地址本体的构建,最后按照所获得的本体,完成了报修地址知识图谱的构建。结合偏好特征,实现报修地址整体的检索模型的构建。首先,基于停电的可能性,完成了对应模型的创建过程;在此基础上,分析了全文检索算法,结合上面两个部分,提出了基于报修地址偏好模型的全文检索模型,使系统能够在多个重名地址中检索出停电概率高的报修地址结果,大大降低了重名地址的干扰,提高报修地址检索的准确性。电力知识库分布式全文检索系统设计。从背景、用户、功能性、易用性等多方面调研了报修地址全文检索系统的系统需求;接下来针对需求,对系统进行了设计,系统分为两部分,一是报修地址知识平台,管理员可以对本体知识进行管理,添加概念、属性及规则,并维护报修地址实体;二是全文检索系统,管理员可以对索引进行创建、删除等操作,客服专员可检索报修地址。电力知识库分布式全文检索系统的实现。首先是通过Jena框架对本体知识管理,其次在系统中维护报修地址实体信息,接下来对报修地址全文检索系统搭建进行了详细阐述,最后对实现的系统进行了功能展示和结果分析。
网络用户偏好建模及推荐系统设计
这是一篇关于推荐系统,网络用户,偏好模型,爬虫系统的论文, 主要内容为随着网络数据量的急剧增加,从海量数据中挖掘有价值的信息成为一项重要技术。特别是在电子商务等领域,用户与商品之间的相关性有巨大的商业价值,而推荐系统就是为寻找这样一种相关性而建立的数据挖掘和过滤系统。在推荐过程中,寻找用户间的相似度是准确推荐的关键,所以用户偏好建模就尤为重要。研究网络用户偏好的建模方法以及基于偏好模型的推荐算法,对于更好地为用户提供信息服务有着重要意义。 新浪微博因兼具社交和媒体的双重特点,已成为人们在线交流和信息传播的重要平台。但由于微博中用户数据太稀疏,传统的向用户推荐好友、扩大微博用户相互关注的推荐方法存在很多问题,所以本文研究一种新的推荐方法向微博用户推荐好友。本文在分析新浪微博用户偏好的基础上重点研究了网络用户偏好的模型,根据模型设计了推荐系统并将其实现。论文的主要工作和创新点包括以下几个方面： (1)简要介绍了网络用户偏好分析方法和推荐技术的研究发展与现状,阐明了论文的研究意义,说明了与本研究相关的几种关键技术。 (2)基于新浪微博的用户信息提出两种用户偏好建模方法：基于用户间关注关系建模和基于用户间交互信息建模。并根据这两个模型设计出相应的两个推荐方案：基于关注关系推荐系统和基于交互信息推荐系统。 (3)选定新浪微博数据作为研究对象,并设计了基于HttpClient和正则表达式的爬虫系统,实现了新浪微博数据的自动化采集。 (4)利用Matlab软件对爬取到的新浪微博用户行为数据进行实验,并仿真比较了推荐结果,证明了本文所建模型和推荐系统的可行性,提供了一个用户偏好分析新思路。结果说明此模型可以很方便的用到社交网络用户行为分析中,而且能够充分利用用户间的关注关系和交互信息。 最后,本文采用提出的推荐方案设计了一个基于新浪微博数据的微博用户推荐系统,本推荐系统基于B/S开发架构,采用SpringMVC模式,使用MySQL数据库,并且使用AngularJS做前端开发工具。
网络用户偏好建模及推荐系统设计
这是一篇关于推荐系统,网络用户,偏好模型,爬虫系统的论文, 主要内容为随着网络数据量的急剧增加,从海量数据中挖掘有价值的信息成为一项重要技术。特别是在电子商务等领域,用户与商品之间的相关性有巨大的商业价值,而推荐系统就是为寻找这样一种相关性而建立的数据挖掘和过滤系统。在推荐过程中,寻找用户间的相似度是准确推荐的关键,所以用户偏好建模就尤为重要。研究网络用户偏好的建模方法以及基于偏好模型的推荐算法,对于更好地为用户提供信息服务有着重要意义。 新浪微博因兼具社交和媒体的双重特点,已成为人们在线交流和信息传播的重要平台。但由于微博中用户数据太稀疏,传统的向用户推荐好友、扩大微博用户相互关注的推荐方法存在很多问题,所以本文研究一种新的推荐方法向微博用户推荐好友。本文在分析新浪微博用户偏好的基础上重点研究了网络用户偏好的模型,根据模型设计了推荐系统并将其实现。论文的主要工作和创新点包括以下几个方面： (1)简要介绍了网络用户偏好分析方法和推荐技术的研究发展与现状,阐明了论文的研究意义,说明了与本研究相关的几种关键技术。 (2)基于新浪微博的用户信息提出两种用户偏好建模方法：基于用户间关注关系建模和基于用户间交互信息建模。并根据这两个模型设计出相应的两个推荐方案：基于关注关系推荐系统和基于交互信息推荐系统。 (3)选定新浪微博数据作为研究对象,并设计了基于HttpClient和正则表达式的爬虫系统,实现了新浪微博数据的自动化采集。 (4)利用Matlab软件对爬取到的新浪微博用户行为数据进行实验,并仿真比较了推荐结果,证明了本文所建模型和推荐系统的可行性,提供了一个用户偏好分析新思路。结果说明此模型可以很方便的用到社交网络用户行为分析中,而且能够充分利用用户间的关注关系和交互信息。 最后,本文采用提出的推荐方案设计了一个基于新浪微博数据的微博用户推荐系统,本推荐系统基于B/S开发架构,采用SpringMVC模式,使用MySQL数据库,并且使用AngularJS做前端开发工具。
网络用户偏好建模及推荐系统设计
这是一篇关于推荐系统,网络用户,偏好模型,爬虫系统的论文, 主要内容为随着网络数据量的急剧增加,从海量数据中挖掘有价值的信息成为一项重要技术。特别是在电子商务等领域,用户与商品之间的相关性有巨大的商业价值,而推荐系统就是为寻找这样一种相关性而建立的数据挖掘和过滤系统。在推荐过程中,寻找用户间的相似度是准确推荐的关键,所以用户偏好建模就尤为重要。研究网络用户偏好的建模方法以及基于偏好模型的推荐算法,对于更好地为用户提供信息服务有着重要意义。 新浪微博因兼具社交和媒体的双重特点,已成为人们在线交流和信息传播的重要平台。但由于微博中用户数据太稀疏,传统的向用户推荐好友、扩大微博用户相互关注的推荐方法存在很多问题,所以本文研究一种新的推荐方法向微博用户推荐好友。本文在分析新浪微博用户偏好的基础上重点研究了网络用户偏好的模型,根据模型设计了推荐系统并将其实现。论文的主要工作和创新点包括以下几个方面： (1)简要介绍了网络用户偏好分析方法和推荐技术的研究发展与现状,阐明了论文的研究意义,说明了与本研究相关的几种关键技术。 (2)基于新浪微博的用户信息提出两种用户偏好建模方法：基于用户间关注关系建模和基于用户间交互信息建模。并根据这两个模型设计出相应的两个推荐方案：基于关注关系推荐系统和基于交互信息推荐系统。 (3)选定新浪微博数据作为研究对象,并设计了基于HttpClient和正则表达式的爬虫系统,实现了新浪微博数据的自动化采集。 (4)利用Matlab软件对爬取到的新浪微博用户行为数据进行实验,并仿真比较了推荐结果,证明了本文所建模型和推荐系统的可行性,提供了一个用户偏好分析新思路。结果说明此模型可以很方便的用到社交网络用户行为分析中,而且能够充分利用用户间的关注关系和交互信息。 最后,本文采用提出的推荐方案设计了一个基于新浪微博数据的微博用户推荐系统,本推荐系统基于B/S开发架构,采用SpringMVC模式,使用MySQL数据库,并且使用AngularJS做前端开发工具。
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