8篇关于个性化搜索的计算机毕业论文

今天分享的是关于个性化搜索的8篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到个性化搜索等主题,本文能够帮助到你

位置服务信息集成与搜索系统的研究与实现

这是一篇关于爬虫模型,动态调节,ElasticSearch,领域词库,个性化搜索的论文, 主要内容为随着互联网的发展,尤其是移动互联网技术日新月异的近10年间,基于位置的服务信息越来越多且越来越重要,如租房、家政、商家、酒店等服务信息。基本上生活中与衣食住行息息相关的服务信息都可以发布在互联网上,并且越来越多的信息会附带有位置坐标。如何将这些服务信息进行采集、分析、存储并以用户为中心提供个性化的搜索服务成为现实亟需解决的问题。本文实现了位置服务信息分别从互联网和用户的采集,并对采集的数据进行分析、存储和索引,实现了对服务信息的个性化搜索,让用户精确、便捷、个性化地搜索获取所需的服务信息。本文主要工作如下:1.针对从互联网垂直领域站点采集位置服务信息过程中目标站点较强的反爬虫策略,为提高需求数据的采集效率,设计、开发并实现了一个基于客户端-服务器模式的爬虫模型。服务器端负责动态控制任务URL的生产、调度以及对采集结果的收集,客户端程序定时主动请求任务URL并采集所需数据。客户端设计了动态改变采集设置以达到最优采集效率的策略,服务器根据客户端消费任务的效率动态生产适量的任务URL。任务的生产、调度与采集结果的收集是通过设置监听、一系列定时任务及一张任务表配合完成。任务表状态字段精确控制采集任务的状态,以确保数据采集的时效性及完整性。通过采集测试和与其他爬虫的对比,验证了设计的任务生产与调度策略以及客户端采集设置动态调节策略的实用性。该模型实现了让更多、更广泛的节点为数据采集需求服务,达到了预期可观的采集效率。2.为了让可以提供个性化服务的用户便捷地发布各类带有位置坐标的服务信息,设计、开发了从用户采集位置服务信息模块的后台程序与移动端APP。后台程序基于Java Web分层架构使用SSM框架搭建,设计了与数据采集业务相关的接口程序。移动端基于Android Studio开发环境应用百度地图SDK设计组件及界面,实现了从提供服务的用户采集不同类别的位置服务信息。位置信息获取设计有地图定位、选点获取坐标和坐标与地址信息相互转换功能;新增店铺和服务信息模块设计有服务类别提示,类别信息由类别编码表维护;同时,实现移动端拍照和相册选取获取图片数据与后台程序交互。3.为了让用户能够通过搜索框一次性、便捷地输入个性化查询信息并快速、精确地获取所需的查询结果,设计、实现了一个位置服务信息个性化搜索引擎。首先,按生产环境配置要求搭建了Elasticsearch分布式集群。之后,对集成的位置服务信息按一定规则构建了领域词库和词汇分级权重表。领域词库用于提高索引与查询数据的准确度。词汇分级权重表用于在构建查询语句时赋予该表中出现的关键字对应权重,以增加相关度评分。前端设计有查询信息输入提示规则以便让用户一次性、便捷地输入查询信息。后台程序按规则对查询信息析取词汇并根据词汇级别构造索引库查询语句搜索文档。最后,通过示例验证,该搜索引擎实现了让用户一次性、便捷地输入查询信息并快速、精确地响应给用户所需的查询结果。

面向家居设计的三维模型个性化搜索系统设计与实现

这是一篇关于个性化搜索,方案画像,3D模型搜索,搜索引擎的论文, 主要内容为随着网络发展,信息过载成为人们不得不面对的问题。与用户偏好相关的个性化搜索引擎,不但可以改善信息过载现象,还能为用户查询提供精准的信息,因此,在电商和新闻等领域得到广泛的研究与应用。针对家装设计软件中搜索引擎搜索效率低,搜索不准的问题,本文基于经典家具设计软件中的3D模型搜索系统,实现了一个面向家具设计的3D模型个性化推荐系统,并集成到酷家乐云平台中用于实现3D模型的个性化搜索。本文利用家具设计方案中的用户历史操作信息,提出一种与家具插入操作上下文相关的特征,作为家具设计推荐系统的3D模型的语义特征。该特征可以较好地考虑当前用户的历史操作上下文信息,作为待插入家具的排序推荐依据。在训练阶段,本文根据优秀方案中用户的历史操作信息,得到3D模型的标签序列,并基于word2vec方法,对每个3D模型进行与操作上下文相关的嵌入式表征。实验结果表明所提个性化推荐方法能提高酷家乐用户进行方案设计的效率。

位置服务信息集成与搜索系统的研究与实现

面向家居设计的三维模型个性化搜索系统设计与实现

基于文本的手机视频搜索系统的设计与实现

这是一篇关于搜索系统,个性化搜索,搜索日志的论文, 主要内容为手机视频业务日益受到广大移动终端用户的喜爱,这也为各相关运营商带来了可观的收益。能否及时掌握根据用户的趋势并对运营系统做出及时调整,能否为订购用户(已经订购相关产品的用户)提供个性化的服务,已经成为一个手机视频运营系统成败的关键,这些在很大程度上有赖于一个良好的搜索系统的实现。Z公司是移动视频基地的重要合作伙伴,在手机视频行业具备一定的影响力及代表性。针对上述问题,本文以Z公司手机视频搜索系统项目为背景,针对掌握用户趋势和个性化服务的实际需求提出了合理的解决方案,设计并实现了一个手机视频搜索系统。该系统实现了搜索引擎的功能,并且实现了可视化的后台管理功能;能够根据用户的订购关系,对搜索结果进行重组,实现基于订购关系的个性化搜索;能够对大量的搜索日志进行统计分析,并对分析结果进行可视化展示,便于系统管理员及时掌握用户趋势。对该手机视频搜索系统进行了功能性测试、非功能性测试以及三个月的实际上线运行,验证了该系统的可行性和有效性。本文的工作内容有如下几点:1.搜索引擎及其可视化管理:为实现基本的搜索引擎及其可视化管理功能,本文在SSH2框架的基础上,使用Solr技术,对搜索引擎功能进行了实现,并能够为用户提供基本的智能搜索功能;使用JSP技术和Ext JS技术,对管理后台进行了可视化实现。2.个性化搜索:为了让订购用户及时获取符合自身特点的优质视频,本文通过缓存用户的订购关系,并在用户发起搜索请求的同时,将这些信息组装到搜索请求中,由于用户订购的栏目在视频源中分属相应路径,可在拼装搜索结果时对这些路径下的搜索结果进行优先展示,从而达到根据订购关系进行个性化搜索的目标。3.日志统计分析:为了从系统的搜索日志中及时得到用户的搜索趋势,本文首先对搜索日志格式进行定义,并且通过HDFS技术对汇总后的日志文件进行分布式存储;其次,通过Map Reduce技术对搜索日志进行统计分析,并对统计数据进行存储;最后,使用ExtJS技术对统计分析结果进行图表化展示。

基于Elasticsearch的垂直搜索推荐系统研究

这是一篇关于Elasticsearch,个性化搜索,机器学习,推荐系统的论文, 主要内容为近年来,信息时代的互联网发展迅猛,已成为人们获取信息的主要来源。人们从互联网中获取信息的方式分为主动搜索和被动推荐。通常,用户需要的信息与特定垂直领域高度相关,例如电商、视频流、新闻等。这些垂直领域的数据高度结构化,并且与场景密切相关,不适用于通用搜索引擎的排序标准。因此,传统的通用搜索引擎无法满足垂直领域搜索与推荐的要求,发展基于垂直领域的个性化搜索引擎势在必行。论文设计了一种基于Elasticsearch的垂直搜索推荐系统,能够在电子商务领域提供个性化的搜索与推荐服务。论文面向电子商务领域,以Elasticsearch搜索引擎为基础,研究搜索结果排序相关性技术、个性化推荐技术,设计并实现一种基于Elasticsearch的垂直搜索推荐系统。主要研究及工作内容如下:(1)使用Elasticsearch作为分布式搜索框架,为商品信息建立索引并对外界提供检索服务。(2)采用个性化策略,综合考虑用户的历史行为、产品的统计特征、“查询-产品”相关度,针对特定的垂直领域,重新塑造搜索引擎的检索相关性,提高了搜索引擎的个性化搜索能力。(3)研究传统的机器学习算法在推荐领域的应用,探索不同算法的混合策略,采用先召回再排序的两阶段混合推荐模型,使用协同过滤算法筛选出候选集,在排序阶段使用线性逻辑回归模型对候选集进行排序,避免了使用单一模型的不足。(4)最后,对系统分别进行功能性和非功能性测试,实验结果表明本系统能满足个性化搜索的需求,同时可以为用户完成个性化的推荐。