企业知识分享平台的设计与实现
这是一篇关于企业知识管理,知识库,Mahout,Solr,知识检索,知识推荐的论文, 主要内容为随着知识经济时代的到来,越来越多的企业意识到了有效的知识管理对于丰富员工认知,提高工作效率,进而促进企业发展,提升企业核心竞争力的重要作用。但是,目前在中小型企业内部,大多采用一种传统的手工知识管理方式,知识管理普遍存在文档存储管理困难,存储结构难以划分,查找效率缓慢以及无法协作共享的问题。同时,基于此种方式也不利于企业内部显性知识和隐性知识的相互转化以及知识资源的整合。显然,这种方式已不再适用于当下企业知识管理的需求。基于此种情况,提出了企业知识分享平台的设计与实现需求,计划建立一个实现知识的获取,存储,共享和应用的综合信息管理平台。本文依据实际项目需求,设计和实现了企业知识分享平台,不仅解决了在中小型企业内部知识文档统一存储的问题,同时通过对知识库,专家页面以及知识交流社区子系统的设计有效实现了知识信息的录入、采集、分类、共享、推荐以及检索和展示。系统采用B/S架构,基于开源框架SSM(Spring,Spring MVC,Mybatis)完成了平台整体的架构设计。实现了登录注册、应用/咨询管理、知识管理(包含知识组织,知识分类,知识审批以及知识应用)、专家任务处理以及角色、权限管理等功能模块。系统采用分层架构,基于面向服务的体系结构理念将服务层抽象出来对外提供服务,供其他系统调用,可以实现灵活的分布式部署。同时为了提升企业知识库的高效利用以及用户体验,使用Apache Software Foundation(ASF)旗下的开源项目mahout实现了相关知识的智能推荐,使用一个开源的Java垂直爬虫框架Web Magic实现了最新咨询推荐。进行了Redis服务搭建,为平台相关模块添加缓存功能,实现了Solr服务来搭建基于Lucene的全文搜索服务器,配合IKAnalyzer中文分词器来实现知识检索功能。最后,作者通过对平台的整体测试结果以及实际运行情况分析,证明了企业知识分享平台对于中小型企业知识管理的有效性和实用性。本文所做工作有效改善了企业的经营绩效,增强了企业文化氛围,学习氛围,提升了企业的核心竞争力以及技术创新。
基于Spring Boot框架与云存储的企业协作系统的设计与实现
这是一篇关于办公自动化(OA),协作系统,Spring Boot,Solr,内容推荐算法的论文, 主要内容为随着“互联网+”时代的降临,办公自动化系统(OA)在信息与技术的不断演变过程中也在不断完备。如何解决企业项目管理、人员管理以及沟通管理等一系列需求,达到其信息化战略目的,打造一款能集项目、人员、沟通等多方管理一体化协作系统平台具有重大的实际意义。本文将针对某企业协作系统,分别从系统架构、系统功能模块和系统测试等多方面进行设计与实现,并研究基于Lucene的Solr检索算法和基于CB的推荐算法为系统提供服务支持。首先,本文以传统办公自动化系统为出发点,结合当前企业内部变化需求,从系统可行性、功能性以及非功能性需求三方面进行系统需求分析,并对系统难点进行讨论;依托系统需求搭建系统的总体架构,对系统功能进行模块划分与设计,主要分为消息助手模块、工作台模块、项目管理模块、统计分析模块、网盘模块、通讯模块以及后台管理模块;最后实现了协作系统全部功能,并对系统完成了功能、性能、兼容性以及安全性测试,符合上线要求。本系统采用Spring Boot框架搭配MVC模式进行系统设计,采用Hibernate框架实现数据持久层,采用Easy UI搭建HTML5界面。通过研究Lucene打分算法和基于CB推荐算法实现消息检索功能和任务分配推荐功能,并结合Shiro、Web Socket、缓存淘汰算法、负载均衡加权轮询算法以及云存储等多种技术,实现集管理、沟通于一体,可进行跨地域、跨部门协同办公的协作系统,达到降成本、提效率、办公智能化的效果。
基于Web技术的校园论坛设计与实现
这是一篇关于论坛系统,PHP开发,Redis,Solr的论文, 主要内容为随着网络技术发展以及广泛运用,网络已然成为了我们日常生活中不可或缺的一部分。网络应用也层出不穷,其中论坛系统则是人们在网络中进行沟通发表观点的重要渠道与组成部分。传统的论坛系统具有发表帖子、更贴、回帖等简单的功能。随着网络热点、人群年龄、对沟通质量以及体验度需求的变化,传统的功能已经无法满足用户的需求,因此对于网站web管理、客户体验度、版块灵活管理、帖子内容收藏回复、UI设计等作出合理的修改,并以此为基础设计一个基于Web技术的论坛系统。系统运用了LAMP技术,其中包含了Linux、Apache、Mysql以及PHP的技术,取用B/S的架构,也就是Browser/Server,基于PHP动态Web技术的网站论坛系统。本系统分为前台部分和后台部分。前台功能主要包括客户的版块选择发帖、内容回复、收藏、个人信息资料的修改和处理。后台管理中需要对各个模块进行管理、对各个帖子进行管理、对帖子的内容进行管理、对注册的用户进行管理、对整个系统的运行进行统计等功能。校园论坛系统的数据量庞大,为满足高并发引入Redis,保证了高并发、大数据量下论坛系统的顺畅运行,同时为了提高用户体验,让用户能够轻松的检索到感兴趣的信息帖子,而引入了Solr来实现全文搜索的功能。本系统拥有明确的管理方式,在这个系统中,注册的用户可以登录论坛,在论坛中浏览论坛当中发布的帖子,也可以自主的发布和回复帖子,并且可以看到自己发出的帖子,也可以在帖子中对所发的帖子进行管理,而管理员则有权限在后台管理网站的整体运行,例如添加修改删除用户、帖子、版块,查看网站运行情况,各个版块热度发帖数量,用户注册地域数量等等,方便对用户的兴趣,版块的热度作出分析,然后修改版块内容。网站后台也设置了日志文件可以方便观察数据库存取情况,设置了敏感词过滤、对帖子归类编辑,对网站首页图片修改更新的功能。充分体现了网站的方便管理,提升了网站运行效率,提升了用户使用体验度。
Adobe Bug反馈系统的设计与实现
这是一篇关于Bug反馈系统,SSH框架,Solr,Mysql的论文, 主要内容为用户Bug反馈系统在软件开发中的作用是至关重要的,它们给用户提供机会来报告缺陷和问题,而测试人员和开发人员根据用户的反馈来发现和解决问题,从而使软件能够更好地满足用户需求。目前国内外的大部分企业都为旗下的产品配备了不同规模的用户反馈系统,也存在一些开源Bug追踪系统,如Bugzilla等。Bugzilla功能完备且强大,但是配置繁琐,性能差,速度慢,且用户界面友好性差。部分企业的用户Bug反馈系统过于简单,功能不够完善,用户提交的Bug质量低且重复Bug多,测试人员处理用户Bug得到的收效小。也有部分大型企业拥有众多产品,Bug反馈系统复杂,查找Bug提交入口很难。Adobe Bug反馈系统结合了Adobe公司的应用背景、国内外其他Bug反馈系统的优缺点和用户Bug相关研究成果,提出如下解决方案,很好地解决了上述问题：该系统将Adobe所有产品都集成在同一个系统中以简化Adobe Bug反馈的入口,并且根据不同产品提供不同提示来引导用户提交信息完整的高质量Bug,该系统通过整合已有Bug和引入搜索功能来减少重复Bug的录入,并且通过强化用户与测试人员之间的沟通和互动来缩短Bug解决周期。本文主要描述了Adobe Bug反馈系统的分析、设计和实现。Adobe Bug反馈系统采用经典的三层架构,包括表示层、业务逻辑层和数据持久层,结合了开源框架Struts, Spring, Hibernate。为了避免重复Bug的录入,系统使用Solr实现搜索功能,并且采用了Bug Group和Sliding Window的搜索策略。考虑到数据的备份和复制,Mysql数据库采用一主一从的结构设计。Adobe Bug反馈系统实现后,在一定程度上提高了用户Bug的质量,减少了重复Bug的录入,进而提高了测试人员解决Bug的效率,为公司节约了一定的测试成本。
基于文本聚类的垂直搜索引擎系统设计与实现
这是一篇关于垂直搜索引擎,Solr,文本聚类的论文, 主要内容为随着互联网数据的快速增长,垂直搜索引擎也迅速发展起来。但是目前垂直搜索引擎仍然不能帮助用户快速找到自己寻求的目标,只能通过输入关键词之后,对返回的结果集进行人工排查。特别是在关键词具有多重含义时,这种状况尤其明显。为了解决上述问题,本文提出了在文本预处理阶段对数据集中的数据进行聚类处理,并将聚类的结果用于以下三方面:第一个方面是将聚类的结果放入对应的原始数据中,同时提高该聚类结果的权重,使得所属聚类结果与关键词相关度更高的文章位于前列。第二个方面是可以将聚类的结果通过搜索页面的分类导航栏呈现给用户,使得用户能够根据聚类结果,进行相关筛选,更快找到自己需要的内容。第三个方面,由于聚类结果的不稳定性,本文提出了由系统人员参考聚类结果,并定义分类规则的方法,然后利用搜索引擎和分类规则对文本自动分类。为了适应不同领域的数据特性,本文设计了企业数据管理与垂直搜索系统,该系统针对不同领域的数据和不同行业的需求,辅助该领域人员定制自己的搜索引擎系统,从而帮助搜索引擎更好地“理解”数据。本文主要工作如下:第一,提出了改进的tf-idf算法与k-mean结合的聚类算法。为了体现位于文章中不同位置的词对该文章的划分有着不同的重要性,并将这些词的重要性体现到聚类后的结果中,本文首先将传统的tf-idf算法进行了改进,使其不同位置有着对应不同的权重,然后将改进的tf-idf算法与k-mean聚类算法结合,这样由不同位置的权重影响聚类的结果。第二,提出了用聚类结果来提升排序效果和自定义分类规则来进行分类。将聚类结果加入到原始数据中,将聚类结果的权重提高,改善搜索排序效果。设置了自定义规则来进行分类的功能。该功能使用Solr自带的搜索查询语句来完成定义规则,而后利用Solr和定制完成的规则对文本自动分类。第三,设计了企业数据管理与垂直搜索系统。为了便于不同行业对于数据更好的管理运作,本文使用SpringBoot框架和MongoDB搭建了企业数据管理与垂直搜索系统。该系统使用SolrCloud建立分布式集群,按照RESTful风格设计了相关API,同时采用了多种第三方解析工具例如tika,tesseract等自动将上传的非文本数据转换成文本数据,并使用hanlp设置了自定义分词器。
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