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社会化智能音乐发现系统设计与实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第7-10页
    1.1 论文选题背景第7页
    1.2 手机音乐行业现状分析第7-8页
    1.3 系统创新点第8页
    1.4 本文的章节安排第8-10页
第二章 需求分析与解决方案第10-18页
    2.1 需求分析第10页
    2.2 非功能性需求第10-11页
        2.2.1 系统响应时间第10-11页
        2.2.2 系统用户数量第11页
        2.2.3 单独系统存储空间搜索第11页
    2.3 技术选型第11-13页
        2.3.1 系统结构采用B/S结构第11-12页
        2.3.3 开发方案选择J2EE平台第12-13页
    2.4 系统架构第13-16页
        2.4.1 爬虫架构第14-15页
        2.4.2 红心系统架构第15-16页
        2.4.3 搜索系统架构第16页
    2.5 小结第16-18页
第三章 分布式爬虫子系统第18-30页
    3.1 爬虫系统主要功能介绍第18-19页
        3.1.1 多站点多任务分布式抓取第18-19页
        3.1.2 简单快速增加新的抓取任务第19页
    3.2 爬虫系统相关技术介绍第19-21页
        3.2.1 NoSQL存储技术MongoDB第19-20页
        3.2.2 负载均衡实现Haproxy第20-21页
    3.3 任务抓取算法设计第21-23页
    3.4 分布式爬虫设计实现第23-26页
        3.4.1 Master Slave模式第23-25页
        3.4.2 中文乱码处理第25-26页
    3.5 大量网页存储设计第26-27页
        3.5.1 海量数据存储第26-27页
        3.5.2 充分利用缓存,节省网络带宽第27页
    3.6 实现难点第27-29页
        3.6.1 使用线程池第27-28页
        3.6.2 使用抓取缓存第28-29页
    3.7 本章小结第29-30页
第四章 红心社区子系统第30-42页
    4.1 功能模块介绍第30-34页
        4.1.1 Feed模块第32页
        4.1.2 用户模块第32-33页
        4.1.3 关系模块第33页
        4.1.4 消息模块第33-34页
        4.1.5 监控模块第34页
    4.2 程序接口API定义第34-36页
        4.2.1 音乐收藏相关songs第34-35页
        4.2.2 用户相关users第35页
        4.2.3 关系相关friends第35-36页
    4.3 设计与实现第36-39页
        4.3.1 存储方案第36-37页
        4.3.2 数据库设计第37-39页
    4.4 性能测试第39-40页
    4.5 实现难点第40-41页
    4.6 本章小结第41-42页
第五章 音乐搜索引擎子系统第42-62页
    5.1 传统的文档检索技术第42-46页
        5.1.1 信息检索模型第42-44页
        5.1.2 HTML文本解析第44页
        5.1.3 倒排文档索引第44-45页
        5.1.4 关键词权重第45-46页
    5.2 Apache Solr项目介绍第46-49页
        5.2.1 Apache Lucene第46-48页
        5.2.2 Apache Solr第48页
        5.2.3 使用场景讨论第48-49页
    5.3 音乐搜索功能、设计与实现第49-52页
        5.3.1 信息过滤第49-50页
        5.3.2 数据存储设计第50-52页
    5.4 性能测试第52-53页
    5.5 实现难点第53-61页
        5.5.1 短文本评分策略调整第53-55页
        5.5.2 自动完成,搜索内容提示第55-56页
        5.5.3 搜索词纠错第56-60页
        5.5.4 动态实时更新第60页
        5.5.5 中文分词,新词发现第60页
        5.5.6 红心数量影响打分第60-61页
    5.6 本章小结第61-62页
第六章 结论第62-63页
参考文献第63-66页
致谢第66-67页

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