某在线租房系统的设计与实现
这是一篇关于租房,MVC设计模式,搜索系统的论文, 主要内容为随着中国经济近十几年来的飞腾、交通工具的愈加便利,大都市每年都存在上百万的流动人口,这给租房市场带来了巨大的需求。同时,伴随着互联网技术的逐渐成熟,租房行业也同样需要借助互联网的力量实现革新与改变。这里我提出的在线租房系统正是一个基于互联网、能同时造福于房屋出租方与租住方的租房系统。本在线租房系统是一个包含服务器端、Android端和网页端的房源信息管理与展示系统,它依据软件工程的流程进行开发。首先对在线租房系统进行了详细的需求分析。接着依据需求分析进行系统设计,这里包括系统的软件架构层次设计与功能模块设计。该系统采用MVC的设计模式。由于服务器端应用层的开发采用了Spring MVC框架,因而系统借助它的优势而具有良好的低耦合性与高可用性。而在业务逻辑的具体实现上,系统采用了Spring架构来解决各种类之间复杂的相互依赖问题。在数据存储方面,因为系统的可用性与性能需求,这里采用了MySQL、Redis和ElasticSearch三种不同的数据存储解决方案以应对不同的使用场景。系统在开发完成后,采用黑盒测试对系统功能进行验证,判断系统是否满足用户需求。本在线租房系统为第三方租房平台提供了一个房源信息推广的途径,同时也为租房用户提供了在线筛选房源和查看信息的服务,这样既解决了房源信息的传播问题,也节省了租房用户的时间与精力。
基于金融实体与触发词联合抽取的搜索系统研究与实现
这是一篇关于触发词,事件抽取,事件识别,金融领域,搜索系统的论文, 主要内容为近年来,随着大众收入的提高,人们对于投资理财的需求日趋强烈。网络上金融信息的特点多数呈现规模庞大闲散,并且金融事件的发生具有渐变性和不确定性,另外相关信息夹杂在大量的无关信息中,由此导致一方面该领域非从业人员对于专业知识的掌握困难且复杂,很难发现投资风险;另一方面很多人不具有风险防控意识,投资失败,甚至受骗事件时有发生。因此,如何从众多的网络信息中抽取出金融事件,对于大众金融风险防控具有实际应用价值。本文在充分调研了国内外研究现状后,针对金融事件抽取问题,在单一事件识别模型和Bert-Bi LSTM-CRF事件抽取模型的基础上,设计和实现了基于金融领域实体与触发词的联合识别及抽取模型。该模型使用了深度学习的组合框架搭建实体与触发词特征融合的事件识别模型和多卷积多注意的联合抽取模型,通过对触发词、事件元素及关系的抽取完成了金融公告文本知识抽取的工作。通过对比实验分析,对其结果进行评价,本文采用的模型对于金融事件抽取效果更好。本文中的事件识别和联合抽取模型在精确率、召回率等方面都优于对比实验的抽取方法。基于上述金融事件抽取模型为核心技术,论文设计和实现了一个基于金融知识图谱面向金融事件的查询搜索系统。系统可以根据用户的需求,将用户感兴趣的信息抽取出来,用更为直观的展示方式,帮助用户及时了解金融事件的发生及发展过程,为用户预防金融风险提供支持。对于金融数据库构建的工作,采用scrapy框架编写的代码对同花顺网站的金融公开信息进行爬取。继而对事件识别模型进行训练和应用,对模糊类别的金融事件进行分类,然后按照类别把事件传入到事件抽取的模型中,完成金融事件抽取。使用Neo4j图数据库对图谱进行存储,搭建金融领域知识图谱。系统的整体功能包括账户录入、模型训练、查询搜索、数据管理几大部分。系统采用B/S架构,通过python和java对系统的后端进行搭建和开发,然后使用CSS、Java Script进行前端的开发,完成了系统的实现,并以扩展应用的形式给市面现有的浏览器增添了实用性和便捷性。最终通过对系统进行相关功能测试和性能测试工作,保证系统实现基本功能,可以稳定运行,并在一定程度上提高了用户的搜索速率和准确率。
电子图书馆系统的设计与实现
这是一篇关于数字图书馆,Jasper Report技术,搜索系统的论文, 主要内容为随着计算机和互联网等技术的发展,给传统图书馆带来了巨大变革。将传统介质上的文献资料转化为数字资源,通过网站提供知识服务的数字图书馆成为发展主流。为了能够对电子资源进行有效的管理,提供更加便捷高效的服务,需要建设一套对数字资源进行存储访问管理的数字图书馆系统。通过数字图书馆系统,读者可以进行数字资源的查询和借阅,工作人员则可以进行数字资源的管理和维护。因此,具有功能设置合理、操作便捷、对用户友好界面的数字图书馆系统是运行数字图书馆的关键。本系统的设计与实现采用,使用JSP动态网页技术及My SQL数据库进行系统开发,采用Jasper Report技术进行报表管理和打印。DAO,DTO被用来设计模式。主要完成了数字图书馆的总体规划、数据库及用户界面的设计。通过编程进行了页面导航、图书检索、数字资源在线阅览、统计报表显示与打印等系统功能模块实现。最后,通过测试与分析验证了本系统的可靠性和实用性。本系统的开发中对Jasper Report技术的使用,能够提供更加丰富系统功能,同时大幅度降低开发成本。相关技术的使用对在发展中国家和地区推广数字图书馆的建设,为当地公众提供更加便捷的知识服务具有积极的示范意义。
基于金融实体与触发词联合抽取的搜索系统研究与实现
这是一篇关于触发词,事件抽取,事件识别,金融领域,搜索系统的论文, 主要内容为近年来,随着大众收入的提高,人们对于投资理财的需求日趋强烈。网络上金融信息的特点多数呈现规模庞大闲散,并且金融事件的发生具有渐变性和不确定性,另外相关信息夹杂在大量的无关信息中,由此导致一方面该领域非从业人员对于专业知识的掌握困难且复杂,很难发现投资风险;另一方面很多人不具有风险防控意识,投资失败,甚至受骗事件时有发生。因此,如何从众多的网络信息中抽取出金融事件,对于大众金融风险防控具有实际应用价值。本文在充分调研了国内外研究现状后,针对金融事件抽取问题,在单一事件识别模型和Bert-Bi LSTM-CRF事件抽取模型的基础上,设计和实现了基于金融领域实体与触发词的联合识别及抽取模型。该模型使用了深度学习的组合框架搭建实体与触发词特征融合的事件识别模型和多卷积多注意的联合抽取模型,通过对触发词、事件元素及关系的抽取完成了金融公告文本知识抽取的工作。通过对比实验分析,对其结果进行评价,本文采用的模型对于金融事件抽取效果更好。本文中的事件识别和联合抽取模型在精确率、召回率等方面都优于对比实验的抽取方法。基于上述金融事件抽取模型为核心技术,论文设计和实现了一个基于金融知识图谱面向金融事件的查询搜索系统。系统可以根据用户的需求,将用户感兴趣的信息抽取出来,用更为直观的展示方式,帮助用户及时了解金融事件的发生及发展过程,为用户预防金融风险提供支持。对于金融数据库构建的工作,采用scrapy框架编写的代码对同花顺网站的金融公开信息进行爬取。继而对事件识别模型进行训练和应用,对模糊类别的金融事件进行分类,然后按照类别把事件传入到事件抽取的模型中,完成金融事件抽取。使用Neo4j图数据库对图谱进行存储,搭建金融领域知识图谱。系统的整体功能包括账户录入、模型训练、查询搜索、数据管理几大部分。系统采用B/S架构,通过python和java对系统的后端进行搭建和开发,然后使用CSS、Java Script进行前端的开发,完成了系统的实现,并以扩展应用的形式给市面现有的浏览器增添了实用性和便捷性。最终通过对系统进行相关功能测试和性能测试工作,保证系统实现基本功能,可以稳定运行,并在一定程度上提高了用户的搜索速率和准确率。
基于词嵌入的模糊文本搜索与推荐系统
这是一篇关于反向过滤,模糊搜索算法,搜索系统,贝叶斯网络,推荐系统,word2vec,词向量,定向联想的论文, 主要内容为如今随着互联网技术的蓬勃发展,数据信息量呈现指数增长的趋势。如何有效快速地从海量数据中筛选所需要的信息已经成为一个迫切需要解决的问题。另一方面,由于人工智能技术的不断突破,使得搜索推荐系统作为一种方便的获取信息的方式,已经被广泛地运用到了人们的生活中。但是目前大多数的搜索推荐系统离真正意义上的人工智能还有着相当大的差距,特别是当数据量庞大但是计算能力受到限制的情况下,呈现的结果质量和计算效率往往都不尽如人意。在传统的搜索系统中,采用关键词匹配获取搜索结果,计算效率往往非常低下,并且通常缺少语义上的理解,而且当用户输入的搜索文本表述较为模糊的时候很难捕捉用户的真正需求从而获得满意的搜索结果;现有的主流推荐系统,存在冷启动、学习速度慢、需要维护庞大的矩阵数据等一系列问题,而且都没有考虑用户的个人特点,背景,兴趣等因素,从而无法为用户制定个性化推荐。本文针对上述问题,主要在以下几方面开展了研究工作:(1)在研究了现有的搜索算法的基础上,提出了基于反向过滤思想的模糊快速搜索算法,算法通过反向过滤思想能够快速过滤出内容合理的标签,从而大大提升了搜索算法的计算效率,并且有效地实现了对用户搜索的模糊文本的智能理解。详细阐述了模糊匹配算法的思想以及具体实现的流程。最后通过实验验证了算法的性能。(2)分析研究了现有的主流推荐算法,针对经典的协同过滤推荐算法存在的问题,提出了一种基于贝叶斯网络的用户兴趣预测推荐系统,避免了协同过滤推荐系统存在的冷启动、学习速度慢、维护数据量巨大等问题。该系统利用用户的个人信息,例如个人特点,性格,背景等,预测用户真正的兴趣爱好,为用户提供个性化资源推荐服务提供依据。同时,系统加入了自适应反馈模块,根据用户实际情况智能地调节网络参数,使得推荐系统的预测准确性不断提高。(3)对深度学习词向量工具word2vec进行相关的研究和实践,利用深度学习语言模型训练词向量实现对单词语义的表示,使得搜索系统能够理解文本信息中包含的深层语义。此外,在word2vec现有的近义词联想功能基础上提出了关键词定向联想作为改进,通过该算法对词向量高维空间进行划分,实现预测的用户兴趣与资源关键词之间语义上的映射,从而挖掘出用户潜在的感兴趣的资源内容。最后通过实验证明算法的合理性和高效性。
基于深度学习的历史文物知识图谱构建方法研究与应用
这是一篇关于知识图谱,实体识别,BiLSTM-CNN-CRF,搜索系统的论文, 主要内容为随着互联网技术的迅猛发展,如何高效的组织、管理以及运用文物数字资源成为近些年来人们关注的热点,国内的博物馆在展览过程中,通过传统方法,难以实现文物数据有效的组织、管理、呈现。其中一些博物馆也会通过临时构建小规模的知识图谱对文物数据进行管理,这些小规模的历史文物知识图谱需要人工手动构建,缺乏智能化的方法。根据以上背景,从实际出发,本文将引入深度学习的相关方法构建历史文物知识图谱,并对文物知识图谱构建中的实体识别模型及算法进行了深入的研究及分析,通过对模型改进及优化,提高了模型检测的准确率。并在历史文物知识图谱的基础上,进行历史文物知识图谱搜索系统的设计与实现。主要研究内容如下:(1)根据文物领域种类丰富、知识海量且异构的特点,本文在实体识别过程中通过卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆-条件随机场(Bi LSTM-CRF)相结合的网络模型提取实体信息。并通过对比实验证明,在本文自建的历史文物数据集基础上,改进后的模型Bi LSTM-CNN-CRF实体识别效果优于CRF、Bi LSTM、Bi LSTM-CRF模型,精确率最高达到了85.77%,F值达到了84.49%。(2)详细阐述了知识图谱的构建方法,以及构建历史文物知识图谱的主要步骤,最后构建出历史文物知识图谱,并通过后期测试及运用,证明了本文历史文物知识图谱构建方法的准确性及可行性,为最终的历史文物知识图谱搜索系统提供数据支撑。(3)构建历史文物知识图谱搜索系统。本系统是基于Flask框架开发,使用前后端分离的模式,前端使用Bootstrap框架,搜索过程所涉及的知识图谱可视化采用绘图框架Echarts。最后通过对系统性能及功能的测试,均达到了预期效果,证明本系统达到了便于用户更好地理解、查询历史文物知识的目的。
电子图书馆系统的设计与实现
这是一篇关于数字图书馆,Jasper Report技术,搜索系统的论文, 主要内容为随着计算机和互联网等技术的发展,给传统图书馆带来了巨大变革。将传统介质上的文献资料转化为数字资源,通过网站提供知识服务的数字图书馆成为发展主流。为了能够对电子资源进行有效的管理,提供更加便捷高效的服务,需要建设一套对数字资源进行存储访问管理的数字图书馆系统。通过数字图书馆系统,读者可以进行数字资源的查询和借阅,工作人员则可以进行数字资源的管理和维护。因此,具有功能设置合理、操作便捷、对用户友好界面的数字图书馆系统是运行数字图书馆的关键。本系统的设计与实现采用,使用JSP动态网页技术及My SQL数据库进行系统开发,采用Jasper Report技术进行报表管理和打印。DAO,DTO被用来设计模式。主要完成了数字图书馆的总体规划、数据库及用户界面的设计。通过编程进行了页面导航、图书检索、数字资源在线阅览、统计报表显示与打印等系统功能模块实现。最后,通过测试与分析验证了本系统的可靠性和实用性。本系统的开发中对Jasper Report技术的使用,能够提供更加丰富系统功能,同时大幅度降低开发成本。相关技术的使用对在发展中国家和地区推广数字图书馆的建设,为当地公众提供更加便捷的知识服务具有积极的示范意义。
电子图书馆系统的设计与实现
这是一篇关于数字图书馆,Jasper Report技术,搜索系统的论文, 主要内容为随着计算机和互联网等技术的发展,给传统图书馆带来了巨大变革。将传统介质上的文献资料转化为数字资源,通过网站提供知识服务的数字图书馆成为发展主流。为了能够对电子资源进行有效的管理,提供更加便捷高效的服务,需要建设一套对数字资源进行存储访问管理的数字图书馆系统。通过数字图书馆系统,读者可以进行数字资源的查询和借阅,工作人员则可以进行数字资源的管理和维护。因此,具有功能设置合理、操作便捷、对用户友好界面的数字图书馆系统是运行数字图书馆的关键。本系统的设计与实现采用,使用JSP动态网页技术及My SQL数据库进行系统开发,采用Jasper Report技术进行报表管理和打印。DAO,DTO被用来设计模式。主要完成了数字图书馆的总体规划、数据库及用户界面的设计。通过编程进行了页面导航、图书检索、数字资源在线阅览、统计报表显示与打印等系统功能模块实现。最后,通过测试与分析验证了本系统的可靠性和实用性。本系统的开发中对Jasper Report技术的使用,能够提供更加丰富系统功能,同时大幅度降低开发成本。相关技术的使用对在发展中国家和地区推广数字图书馆的建设,为当地公众提供更加便捷的知识服务具有积极的示范意义。
基于金融实体与触发词联合抽取的搜索系统研究与实现
这是一篇关于触发词,事件抽取,事件识别,金融领域,搜索系统的论文, 主要内容为近年来,随着大众收入的提高,人们对于投资理财的需求日趋强烈。网络上金融信息的特点多数呈现规模庞大闲散,并且金融事件的发生具有渐变性和不确定性,另外相关信息夹杂在大量的无关信息中,由此导致一方面该领域非从业人员对于专业知识的掌握困难且复杂,很难发现投资风险;另一方面很多人不具有风险防控意识,投资失败,甚至受骗事件时有发生。因此,如何从众多的网络信息中抽取出金融事件,对于大众金融风险防控具有实际应用价值。本文在充分调研了国内外研究现状后,针对金融事件抽取问题,在单一事件识别模型和Bert-Bi LSTM-CRF事件抽取模型的基础上,设计和实现了基于金融领域实体与触发词的联合识别及抽取模型。该模型使用了深度学习的组合框架搭建实体与触发词特征融合的事件识别模型和多卷积多注意的联合抽取模型,通过对触发词、事件元素及关系的抽取完成了金融公告文本知识抽取的工作。通过对比实验分析,对其结果进行评价,本文采用的模型对于金融事件抽取效果更好。本文中的事件识别和联合抽取模型在精确率、召回率等方面都优于对比实验的抽取方法。基于上述金融事件抽取模型为核心技术,论文设计和实现了一个基于金融知识图谱面向金融事件的查询搜索系统。系统可以根据用户的需求,将用户感兴趣的信息抽取出来,用更为直观的展示方式,帮助用户及时了解金融事件的发生及发展过程,为用户预防金融风险提供支持。对于金融数据库构建的工作,采用scrapy框架编写的代码对同花顺网站的金融公开信息进行爬取。继而对事件识别模型进行训练和应用,对模糊类别的金融事件进行分类,然后按照类别把事件传入到事件抽取的模型中,完成金融事件抽取。使用Neo4j图数据库对图谱进行存储,搭建金融领域知识图谱。系统的整体功能包括账户录入、模型训练、查询搜索、数据管理几大部分。系统采用B/S架构,通过python和java对系统的后端进行搭建和开发,然后使用CSS、Java Script进行前端的开发,完成了系统的实现,并以扩展应用的形式给市面现有的浏览器增添了实用性和便捷性。最终通过对系统进行相关功能测试和性能测试工作,保证系统实现基本功能,可以稳定运行,并在一定程度上提高了用户的搜索速率和准确率。
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