9篇关于数据检索的计算机毕业论文

今天分享的是关于数据检索的9篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到数据检索等主题,本文能够帮助到你

面向数据挖掘的隐私保护方法研究与应用

这是一篇关于数据挖掘,聚类,K-匿名,隐私保护,信任评估,数据检索的论文, 主要内容为近年来,随着电商企业的崛起,互联网迎来了数据爆发的时代,人们通过网络就能轻而易举地获得自己所需的信息与服务。而数据挖掘技术能在大量数据环境中将无规则的数据转变为有用的信息,使这些信息能被人们有效地应用与各个方面。然而,数据挖掘技术在应用的过程中,不可避免地会接触到用户的数据,这在一定程度上会使得用户对自己的数据的安全性感到担忧,从而不愿意共享一些有用的数据信息,这就会限制数据挖掘技术的效果。因此,在数据挖掘技术的基础上应用隐私保护方法能有效地解决数据安全性的问题,因而数据挖掘技术的安全性问题也成为时下研究的热点。本文首先分析了现有的面向数据挖掘的隐私保护技术的现状以及所存在的不足,然后从隐私保护的不同角度入手,对隐私保护技术进行了改进,以使其更好地应用于数据挖掘中。针对隐私保护技术中的匿名模型,文中提出了一个面向多敏感属性的个性化K匿名改进算法。通过对参数?和l的设置,来对生成等价类中敏感属性值进行约束,使敏感属性的分布更加均衡同时也满足多样性的需求,并将此算法应用到K匿名模型中。并通过实验结果证明,改进的K匿名模型在保护数据隐私的同时,减少了元组的隐匿率。针对隐私保护技术中的随机化方法,本文将隐私保护技术与信任模型相结合,提出了一个基于隐私保护的信任评估模型。该模型借助扩展的部分隐藏随机化回答(ERRPH)方法,能有效地保护隐私的同时,又不影响信任度的判断。在信任值的计算过程中,也结合了基于贝叶斯的理论的计算方法。通过仿真,验证了本模型具有一定的隐私保护效果,同时也实现了更加有效的信任评估方法。针对隐私保护技术中的加密方法,本文提出了一种基于隐私保护的多关键字检索方案。该方案将相似性检索与加密技术相结合,在提高数据检索的效率的同时,又能保障数据的安全。最后,在文中所提出的理论模型的基础上设计了一个数据发布系统,该系统能够实现数据的发布与隐私保护等功能。

基于Docker的智能云平台系统的设计与实现

这是一篇关于云计算,Docker,Vue,Django,人脸识别,数据检索的论文, 主要内容为随着互联网技术的发展和云计算技术的变迁,人工智能、大数据等领域的研究和应用变得更加方便,推动了这些领域的蓬勃发展,在这种环境下催生了各种形态的云服务,从底层到上层有基础设施即服务、平台即服务、软件即服务等,这些云服务为不同的开发者和客户提供了简单方便、高效低成本的云服务体验。此外,云计算推动了企业的数字化转型,这将是未来的趋势并且市场巨大。而数字化转型必将涉及到海量数据的处理,因此设计更适配云计算的应用服务,并以此来更高效、更安全地处理海量的结构化与非结构化数据,将是大势所趋。本文从信息数字化处理、智能生物特征认证、高效信息检索、企业数字化应用等几个方面展开研究,以容器化技术Docker为基础,设计了一个高效、多位一体的智能云平台系统,并根据实际开发过程的实现对系统进行论述。本文的主要工作如下:第一,使用了Django和Vue的前后端框架组合进行web应用开发。通过Django超集Django REST Framework开发后台服务接口实现前后端的分离,提高了开发效率;通过Vue搭配Elenment UI组件库快速开发前端页面,缩短了开发周期。第二,设计并实现了一系列功能模块,包括满足用户信息安全需求的账户系统功能模块,满足信息数字化的用户身份证信息录入功能模块,以及数据管理功能模块,满足生物特征安全认证需求的人脸识别功能模块,满足企业数字化需求的人脸认证考勤系统功能模块。第三,使用Docker虚拟容器技术对系统应用实现云原生架构部署,将系统拆分为多个独立的Docker容器服务,包括前端、后端、数据库、深度学习模型部署服务Tensor Flow Serving、检索服务Milvus、容器管理服务Postainer等,大大降低了应用的颗粒度,为后期进行有针对性的优化提供可能。第四,针对系统使用的web服务器nginx和gunicorn进行测试优化实验,对云平台系统的并发性能、稳定性能实现深入的配置优化。最后,根据测试实验寻找系统的性能瓶颈,进行更有针对性的性能优化。本文通过Docker云原生架构实现了融合信息数字化管理、生物特征识别、企业数字化管理、信息检索等服务的智能云平台系统。

基于snaker工作流的运维平台的设计与实现

这是一篇关于运维管理,snaker工作流,数据检索,工单审批的论文, 主要内容为随着社会的网络信息化覆盖面越来越广,通信机房的设备越来越综合化、多样化,越来越多的远端机房的应用,机房的规模随之增大,面对大面积、远端的机房、众多的设备、大量的日志,传统的标签、书面记录、视频、网管系统的应用,传统的运维管理模式已经不能满足目前通信的实际需求,必须寻求一种现代化的系统平台来代替传统的运管模式,使得复杂、多样的运维管理能够简单化,从而提高故障处理、资料管理、数据查询、设备监管等工作效率。本平台旨在解决公司运维工作中的故障报修处理、数据搜索、设备监控等一系列与运维密切相关的问题,希望通过本平台可以提高运维工作效率,减少人员资源成本,保障公司正常有序的运行。本文首先论述了项目背景、项目意义以及平台拟实现的目标,同时对比了国内外对于运维工作的研究现状,分析并得出了本文需要完成的工作。随后查阅资料,介绍了开发运维平台的一系列必要的相关技术。通过分析运维工作问题所在,并且真实地了解公司运维人员的工作内容,发掘他们在运维工作中的共性问题,借助用例图,分别阐述了平台功能性和非功能性需求。通过服务器架构设计、系统架构设计,结合实体关系图的数据库设计,结合接口参数表的接口设计,阐述了平台的概要设计。随后通过功能的类图、复杂功能的流程图和时序图以及功能的页面,并且加以详细的文字叙述,阐述了功能的操作流程,前后台的逻辑处理、参数值验证、数据库交互等等功能的详细设计。结合测试用例图,本文阐述了部分主要功能的功能性以及非功能性测试的测试方法,预期结果以及实际结果,验证了平台的功能性以及非功能性需求。最后对平台开发中的主要内容以及平台的项目进展状况作了简单的总结,通过在项目开发以及交付后的使用过程中发现的问题,对项目的未来发展道路作出了展望。目前,运维平台大部分功能已经在公司内部多个部门上线并投入使用,收到了许多认可以及更多的建议,运维平台将会继续迭代开发,加入更多提高运维人员工作效率的新功能以及优化部分已开发完成的功能功能。

高速动态称重系统数据管理平台的设计与实现

这是一篇关于数据库管理,数据存储,数据检索的论文, 主要内容为我国经济的快速发展带动了运输事业的繁荣,车辆的超限超载现象伴随其出现。传统的定点称重监测站台,虽然称重数值精确,却掺杂着诸多的人为因素,一方面可能出现不公正的监测记录,另一方面也极大的增加交通压力,造成交通堵塞。高速动态称重技术的开发与应用实现了车辆在正常行驶速度下,通过地设称重传感器对其称重预检,很好的解决了传统人工称重过程的弊端。本论文中设计的数据管理平台服务于高速动态称重系统,对称重系统收集到的称重数据、车速、车牌抓拍图片和路段监控视频进行统一的管理。实现对数据进行存储、统计、检索和分析等操作,并作为交通部门的执法依据,对超重车辆进行重点查处,以延长国家道路的使用年限,减少政府每年用于公路养护的财政支出。论文主要研究基于Web的高速动态称重系统数据管理平台,通过该系统的实现,做到对高速动态称重系统采集到的车辆数据、图片和视频信息进行存储、检索、统计、更新和导出成EXCEL表操作;对超载车辆实时监控并报警,后续交管部门工作人员予以相应的惩罚,减少超载现象的发生;并能够对数据进行统计汇总,提供日、月、年以及自定义区间汇总报表,以便管理者全面了解公路荷载重量,为政府相关部门提供公路养护方面的决策支持;对系统的用户信息和基础资料库的管理功能。该系统的实现为高速动态称重系统的正常使用提供了高效、安全、功能完善的数据管理平台。本文从需求分析、系统设计、功能实现和系统测试等方面对系统进行设计和分析,实现了用户对系统性能和功能方面的要求。系统所使用的开发平台为J2EE,框架选择SSH技术,数据库采用Oracle,编程语言为Java,出于跨地域部署升级的考虑,系统采用的架构是B/S模式,免除了在每个客户端都得重新安装配置的麻烦。完备的开发工具、适用大数据存储的数据库和健壮性、可移植性高的编程语言,都确保了系统的顺利开发。本系统功能完整,界面简洁大方,并具有良好的功能扩充性、数据安全性和系统维护简单等特点。

基于Bloom Filter算法的URL去重算法研究及其应用

这是一篇关于数据检索,网络爬虫,URL去重,布隆过滤器,并行的论文, 主要内容为随着互联网技术的快速发展,各种各样的网络信息也呈指数级增长,海量而复杂的网络信息给人们提供更多可用数据的同时,有效的信息检索难度也越来越大。在这种情况下,我们就需要一个信息检索工具来进行有效信息的检索,那就是搜索引擎。网络爬虫作为搜索引擎中的核心技术,为用户的信息检索提供了很大便利。本文的主要研究内容就是关于网络爬虫相关技术。网络爬虫系统根据初始种子URL,获取网页中的下层链接并放入待爬取URL列表,逐层进行直至到达系统设置最大层级或者到达最终所需信息所在页面,然后对该页面进行解析,最终获取到页面中用户所需信息。在爬虫获取网页数据过程中,各个层级中获取到的URL链接可能存在大量的重复,比如根据图书分类页爬取某个网站图书的信息时,同一本图书很可能会有多个分类标签,当对不同标签下的图书进行爬取时,就可能出现多次爬取到同一本图书的情况,这就导致了在执行过程中系统需要重复获取和解析相同页面,从而造成了时间以及存储空间的很大浪费。另外我们熟悉的单线程模式的数据处理方式在在进行URL处理时比较耗时,导致系统执行效率较低。针对上述问题,本文从提高爬虫系统检索效率和准确率的角度出发主要做了以下工作:1.对影响爬虫效率的因素进行研究,考虑到爬虫系统中主要的工作量在于获取和解析网页,当URL重复时,多次解析同一个页面就造成了CPU资源的浪费,降低了爬虫系统效率且浪费了系统的存储空间。为了解决这一问题,本文对比多种URL去重策略,然后对更加适合于URL去重的布隆过滤算法(Bloom Filter)进行深入的研究并对其存在的误判率较高的缺点进行改进,提出多特征值Hash拆分映射布隆过滤算法,并从理论和实验两方面论证改进型算法的有效性。2.为了提高爬虫系统运行效率,在使用上述改进型布隆过滤器算法对存在重复的URL链接进行去重的过程中,提出采用并行动态任务分配的策略实现URL消重。该并行方法不同于常见的通过消息队列实现URL互斥读取并进行处理的并行方式。该并行策略是将URL数据集进行分块并为每一个数据块分配一个线程来实现多个数据块的并行去重操作,这样就避免了多线程对同一URL数据集互斥读数时额外的消耗数据读取和消重的等待时间的问题。接着在对数据进行分块后,为每一个数据块增加一个监控线程用来检测数据块中URL剩余量,以便于及时的为已经处理完的数据块调取数据,实现线程间的动态数据量调整,进一步提高并行效率。3.最后针对项目需求,设计并实现了针对某网站图书信息的网络爬虫系统,在获取到图书详情页URL后,将本文提出的改进型布隆过滤器算法和并行动态任务分配策略应用在该系统中来进行URL的去重操作。通过实验证实,本文提出的改进型布隆过滤器算法在达到了较好的URL去重效果的同时,也降低了URL去重的误判率,提高了数据去重中的误判率。本文提出的URL消重算法在执行过程中采用并行动态任务调整的处理方法,有效提高了CPU的利用率,加快了URL消重速度,同时也提高了系统执行效率。

企业知识管理系统的研究开发与应用

这是一篇关于知识管理,文档管理,安全控制,数据检索,知识地图的论文, 主要内容为知识管理是当今管理科学、信息科学交叉融合的最新理论成果之一，是近年来伴随世界经济发展由工业经济向知识经济逐步演进而兴起的一种新的管理活动。本文通过泛亚汽车技术有限公司实施企业知识管理策略的实例，对企业在知识管理方面存在的问题和面临的挑战进行分析，并提出了相应的实施方案和计划。同时也确定具体研究的内容和方向：包括知识管理活动的策略和组织架构，知识管理系统的基本架构和主要功能，学习型组织的企业文化建设等。本文首先对知识管理系统在开发设计中的主要问题和关键技术进行深入分析，从理论上阐述系统应具备的功能和特点，从而实现对产品设计开发中产生的文档和知识进行统一管理和利用。其次分析论述企业如何利用Documentum内容管理平台，建立一个离散数据存储库，实现对文档的非结构化数据管理，包括信息获取、数据存储、工作流、版本控制、生命周期管理、安全控制、快速检索等功能。并在文档管理系统的基础上，重点阐述如何对知识文档进行进一步的定义和识别，同时通过知识文档的挖掘积累、流程定义和安全控制，建立一个安全可靠共享的知识管理系统。本文通过实际应用和具体实例对系统进行了全面剖析，详细介绍了系统具备的诸多功能和后台角色权限的设置和定义；同时还介绍企业在开发和设计系统应用过程中的经验教训，以及改进方向和目标。本文还结合企业管理的实际情况，对知识管理理念在企业内部推广的过程进行了阐述，并具体介绍了各阶段取得的成果，从而如何借助知识管理系统，形成知识共享的企业文化。