基于深度学习的相似软件项目检索系统的设计与实现
这是一篇关于检索系统,相似软件项目,深度学习,Spring框架,LSTM的论文, 主要内容为随着互联网技术的蓬勃发展,开源已经成为软件产业的一种发展趋势。众多软件开发者为开源社区贡献了大量的软件资源和技术经验。丰富的软件资源固然为用户提供了便利,但由于其数量众多,更新迅速,不同资源间关联度大等特点,再加上现有的检索系统无法智能分析用户输入意图,导致检索结果僵化,用户快速地检索出相似的项目仍有一定困难。本文基于深度学习算法,提出一种相似软件项目检索系统的设计与实现。该系统使用 SpringMVC+Spring+MyBatis(SSM)框架,采用 Word2vec 预处理数据,运用神经网络模型如长短期记忆网络、卷积神经网络、Doc2vec模型深入分析用户的输入需求,解决检索结果不够智能准确的问题,帮助用户更加高效地找到自己想要的项目。本文主要对基于深度学习的相似软件项目检索系统的相关设计和实现进行描述,该系统功能模块划分为用户验证模块,搜索模块,搜索列表展示模块和项目详情模块。首先,概括系统的项目背景,分析了信息检索系统和深度学习算法的研究现状。接着介绍了系统所运用的架构技术SSM框架和深度学习算法的原理。然后,介绍本系统的需求设计、架构设计、模块设计和数据库设计。接着详细介绍LSTM,CNN和Doc2vec三种算法设计、模型设计、算法实现和评估结果,各模块详细设计与实现。最后,给出本系统系统测试情况。本文提出的三种算法设计的核心思想是将向量化后的用户输入用神经网络分类模型转化为基于项目类别的概率分布向量,基于分类结果进行聚类。这些向量形成软件项目类型空间,有利于运用距离公式计算向量相似度从而得到软件项目的相似度。本文实现的相似软件项目检索系统通过深度学习算法分析用户输入,增强了对用户查询意图的理解,也在一定程度上弥补了用户表达需求能力的不足。用户自由选择检索算法,针对检索结果给出自己的满意度,使系统和用户之间建立起一个平等相互的反馈机制。
基于多视角图深度学习三维模型检索算法的研究与应用
这是一篇关于三维模型,多视角图卷积神经网络,视觉transformer,检索系统的论文, 主要内容为随着计算机技术的高速发展,人类进入了智能数字化时代,大量的三维模型也随之被设计、制作出来,被广泛应用于各个领域。相比于二维图像,三维模型虽然表现更加直观,但是结构也更加复杂。为了高效地利用已有资源重用三维模型,三维模型的识别、检索技术成为一个重要的研究方向。随着深度学习在二维图像领域的广泛应用,许多基于深度学习和多视图的三维模型检索算法纷纷涌现。然而,目前的算法更多地着眼于单个视图的特征提取,难以挖掘多张视角图之间关联。针对这个问题,本文融合多视角图卷积神经网络和视觉transformer设计了一种检索算法去深度挖掘多张视角图之间的信息关联,使得对三维模型的检索更加地精准。本文的主要工作包括:(1)本文搭建了三维模型处理的实验环境,对三维模型进行降维处理,通过虚拟相机对三维模型降维生成多视角图来构造图像数据,构建三维模型特征库。(2)本文改进了基于多视角图卷积神经网络三维模型检索算法。该网络改进了多视角图卷积神经网络模型的视图池化层,将原有的最大视图池化改进一种基于图像熵的权重池化方式,将以图像熵为标准得到的权重分别赋予了每张视角图后,再进行视图池化,将多视角图的信息进行了更高效的融合。(3)本文提出了一种新颖的基于视觉transformer的三维模型检索算法,命名为融合视觉Transformer多视角图卷积神经网络。该模型将两级视觉Transformer嵌入了多视角图卷积神经网络,挖掘了多张视角图之间的信息关联。并对两种改进的基于多视角图的三维模型检索算法进行了有效性验证实验。实验证明改进后的算法对网络的性能有所提升。(4)本文设计了一个基于融合视觉Transformer的多视角图卷积神经网络的三维模型检索系统,使用B/S架构应用python、Java script等编程语言进行开发。该系统能够实现模型展示、模型检索以及模型格式转换、浏览模型库、增删模型以及在线训练模型的功能,并对系统进行了测试,测试效果良好。本文在多视角图卷积神经网络的结构上对其视图池化层进行改进,并且首次将多视角图卷积神经网络和视觉transformer进行融合,并以此为基础实现了一个三维模型检索系统,完成了理论和应用上的优化创新工作,这为三维模型领域的后续相关科研工作提供了一定的参考价值。
基于无锁结构的大容量数据高性能检索系统研究
这是一篇关于无锁,多核心,大数据,检索系统的论文, 主要内容为处理器的发展趋势由高频转向多核,普通的桌面PC有望在2017年末2018年初达到24核心(或者16核32线程),主流服务器的CPU核心数也都达到12核以上。基于锁同步机制的大容量数据检索系统在各方面无法发挥多核CPU的优势,开发过程中经常容易引入非常严重的缺陷,增加了引起死锁和数据竞争等严重问题的风险。同时随着核数的增加性能出现严重下降,不具备可扩展性。近年来软件开发者开始对无锁(Lock Free)数据结构进行不断研究,使用CAS的细粒度同步原语的无锁数据结构能够摆脱死锁和数据竞争问题,更重要的是它对于多核是可扩展的。业界也有诸多基于无锁的数据结构库。将这类结构应用到检索系统中,将会对检索的性能产生显著提升。本文以对现有电商商品检索系统的改进为背景,以无锁数据结构相关技术为切入点,对大容量数据高性能检索系统的实现进行了研究。具体工作可以概括为以下几点:本文首先对高性能检索系统的现状和发展趋势进行了深入分析。研究了当前检索系统在数据结构使用上的现状和局限性,分析了各类数据结构在多核计算机系统场景下所面临的问题和挑战,阐述了研究无锁数据结构对检索系统带来的作用和意义。其次,研究了大容量数据高性能检索系统的总体技术。概括性的介绍了检索系统的各组成部分及其功能,以及使用到的主要的数据结构。重点分析了 RPC消息队列、正排检索和倒排检索。然后,对RPC消息队列、正排检索和倒排检索进行无锁化结构重新设计,确定了各数据结构方案,并进行了设计和性能测试。利用无锁CAS技术提出了新的无锁队列、受限的无等待跳跃列表和受限的无等待散列表结构,并与现有常用的有锁的各类方法进行了对比,并进行了工程实践,并最终将这些新的数据结构应用到大容量数据检索系统中去。最后在单机的工作条件下,对新旧两种检索系统在相同的条件下进行检索正确率和召回率测试,在保证检索系统的检索正确率以及召回率的前提下验证了新的检索系统的检索性能改善。
基于语义映射的智能检索系统的设计与实现
这是一篇关于知识图谱,自然语言处理,语义映射,检索系统的论文, 主要内容为文档是企业重要的数字资产,记录了企业内积累的领域知识。当今社会,企业的数字化转型已经成为了主流趋势,企业文档的管理与检索也愈发复杂。企业内的文档库往往存在难以快速检索、检索结果需要进一步筛选等问题,如果能利用软件工程技术对企业文档中的知识进行管理与检索,就可以显著的提高企业内各个团队的工作效率。本文结合企业内实际情况,创新地采用了知识图谱改善文档存储模式,并在此基础上提出了基于语义映射的检索方法,实现了智能的文档知识检索系统,改善了团队间的工作流程。本文主要工作如下:1)构建了基于知识图谱的文档存储模式。本文分析了企业内文档的存储结构,总结出目前企业文档总体数量大、单个文档内容精、文档标签应用广、领域特定内容多等特点,创新性的提出了基于知识图谱的文档存储方法。本文借助自然语言处理技术,设计了自动构建知识图谱的模型;借助自动标注和数据增强方法,改善了限定领域中数据集不足的问题;对比不同存储方法对本文目标的适用性,最终选用了Elastic Search实现知识图谱的存储与检索。2)设计了基于语义映射的文档检索方法。在利用知识图谱存储数据的基础上,改进了传统知识图谱检索方案。本文创新性的提出了基于三次语义映射的文档检索方法,能够有效的将自然语言问句映射为知识图谱内的实体,提高传统方法的精确率;得到候选实体后,利用基于模板的问句构造方法,实现了对知识图谱的检索;最后,设计了基于全文检索的兜底机制,提高了传统方法的召回率。通过实验,本文验证了上述方法在文档检索时的有效性,证明了上述方法较传统知识图谱检索方法具有精确率和召回率上的改进。3)实现了智能检索系统。通过对企业内的开发团队、售后支持团队分别进行了需求调查与分析,将上述检索方法在实际需求的基础上加以应用,设计了适用于企业内文档知识库检索的智能检索系统。本文运用前沿的前后端技术对上述设计进行了实现,并部署在云服务器中。通过后期的自动化测试与人工测试,证明了智能检索系统具备易用性和有效性,其与传统检索系统相比,在关键词检索、自然语言检索等多个方面的表现均有所改进。本文实现的智能检索系统已在企业内部投入测试使用,得到了良好的反馈结果,能够有效提高不同团队的工作效率。本文的思路也有助于其它企业提高文档知识管理与检索水平,对改进工作流程具有较高的实际意义。
基于云的统一身份智能信息管理系统设计实现
这是一篇关于信息管理系统,Docker容器技术,物联网传输,生物特征识别,检索系统的论文, 主要内容为随着信息化时代的发展,人们的生活越来越朝着方便快捷安全的方向进行。基于人工智能的迅速发展,越来越多的生物识别技术发展起来。从传统的钥匙、密码锁再到先进的生物特征识别技术,如人脸识别、指纹识别、指静脉识别、虹膜识别等。这些先进的生物特征技术有其独特的优势:不会被遗忘或丢失,安全性更高,更加方便等。但是随着受众群体的增多,数据量会越来越大,那么如何更好的管理庞杂的数据、更高效处理这些非结构化的数据以及快速找到识别数据则是现在需要考虑的问题。为此,本文从数据信息化处理、智能识别认证和提高检索效率三个方面采取了云计算Docker容器技术构建智能认证信息管理系统的方案来应对以上问题,并根据实际工程步骤实现了系统的开发与测试。本文的主要工作如下:在数据信息化处理方面,研发了智能认证信息管理系统。由于目前系统主要采用的是人脸识别的方式,为了更好的应用模型,决定采用Python+Django的方式搭建系统。主要因为Django开发周期短,上手容易且易于和人工智能相关程序结合;其次,基于存储需要,设计相关数据库表结构;最后,对系统进行模块化编程实现系统的各个功能。针对数据量的增加以及系统之后的扩展性问题,采用了云计算Docker容器技术。这样可以快速部署系统以及动态扩容,对于大规模数据存储的问题也能够有效解决。在智能认证识别方面,结合了人脸识别技术。使用了Tensorflow Serving部署人脸模型进行识别认证,取代了传统的识别方式,提高系统的智能性和安全性。在提高人脸识别精度和响应速度方面,运用了Milvus检索引擎。采用Milvus建立集合,创建索引,快速返回TopK个近似特征向量及相关数据,提高了系统的性能。为扩展系统功能,结合EMQ X进行物联网消息传输。针对物联网消息传输的不稳定性,引入轻量级Pub/Sub消息中间件EMQ X,它可以集中采集存储海量工业数据并具备高稳定性传输,数据接入与路由也可达到毫秒级。这样保证了物联网消息的传输可靠性和实时性。本文通过生物特征识别有效提高了系统识别的安全性,使用Milvus向量搜索引擎提高系统识别精度缩短识别时间,并结合云计算和微服务的Docker容器技术方便系统部署,同时也延伸拓展了系统在物联网方面的应用,最终开发出了一个高效智能的认证信息管理系统,并通过功能测试和性能测试,验证了系统的功能和性能。
基于特征空间的大规模医疗健康知识图谱检索方法研究
这是一篇关于知识图谱,检索系统,深度学习,特征空间,医疗健康的论文, 主要内容为随着信息技术的发展,医学健康数据呈指数级爆炸式增长,数据变得越发庞大冗杂,医疗健康术语或概念实体之间的关联分析利用面临巨大挑战。针对此方面问题,本文在建立医疗健康知识图谱的基础上,利用特征学习的方法实现基于特征空间的医疗健康知识图谱检索和医疗健康文献询证检索。本文的主要工作有:(1)研究大规模医疗健康领域知识图谱的构建方法。从数据采集处理、知识抽取以及实体消歧等方面开展深入研究并构建医疗健康知识图谱,构建基于MIMIC-III数据集的医疗健康知识图谱,为医疗健康领域相关概念检索提供数据基础。(2)研究基于特征空间的大规模医疗健康领域知识图谱检索算法。通过建立医疗健康知识图谱特征邻域,挖掘发现潜在图谱实体关联关系,采用特征空间上的一个领域表示候选节点集合,通过使用医疗健康知识图谱作数据集,分析不同知识图谱检索方法,验证算法的有效性及科学性。(3)研究基于特征空间的文献循证检索方法。利用医疗健康实现与文献询证关联特征实现查询筛选,通过强化学习模型学习适应用户需求特征,发现询证文献,从而更好的捕捉用户的兴趣偏好,通过模拟实验验证方法的合理性。本文在医疗健康知识图谱的检索上提供了一种新的方法,能够支持大规模医疗健康知识图谱查询以及文献询证检索,具有重要的科研和临床应用价值。
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：源码工坊 ，原文地址：https://bishedaima.com/lunwen/45062.html
