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基于文本的图片搜索引擎研究与实现

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第1章 绪论第8-12页
    1.1 研究背景第8-9页
    1.2 研究现状第9-10页
    1.3 研究的目标与意义第10页
        1.3.1 研究目标第10页
        1.3.2 研究意义第10页
    1.4 论文组织结构第10-12页
第2章 理论与技术基础第12-23页
    2.1 搜索引擎系统架构第12-14页
        2.1.1 信息的发现与采集第12页
        2.1.2 信息的加工处理第12-13页
        2.1.3 信息的检索第13页
        2.1.4 用户接口第13-14页
    2.2 图片搜索引擎检索方式第14-16页
        2.2.1 基于内容的图像检索第14-15页
        2.2.2 基于文本的图像检索第15页
        2.2.3 基于语义的图像检索第15页
        2.2.4 CBIR和TBIR比较第15-16页
    2.3 信息检索模型第16-18页
        2.3.1 布尔模型第17页
        2.3.2 空间向量模型第17-18页
        2.3.3 经典概率模型第18页
    2.4 ELASTICSEARCH相关技术研究第18-20页
        2.4.1 Elasticsearch简介第18-19页
        2.4.2 Elasticsearch与Solr优缺点第19-20页
        2.4.3 Elasticsearch与Solr的比较总结第20页
    2.5 搜索引擎评测方法第20-22页
        2.5.1 查全率(recall)第21页
        2.5.2 查准率(precision)第21-22页
        2.5.3 F-Measure第22页
        2.5.4 查询速度第22页
    2.6 本章小结第22-23页
第3章 基于文本的图片搜索引擎分析与设计第23-32页
    3.1 图片搜索引擎需求分析第23-26页
        3.1.1 项目描述第23-24页
        3.1.2 功能描述第24-25页
        3.1.3 数据建立索引以及查询的特点第25页
        3.1.4 系统数据分析第25页
        3.1.5 需求分析结论第25-26页
    3.2 总体架构设计第26-27页
    3.3 功能模块结构设计第27-29页
        3.3.1 索引模块的设计第27-28页
        3.3.2 搜索模块设计第28-29页
    3.4 数据库设计第29-31页
        3.4.1 数据分析第29-30页
        3.4.2 数据库表设计第30-31页
    3.5 本章小结第31-32页
第4章 基于文本的图片搜索引擎系统关键技术改进第32-38页
    4.1 LUCENE相似度计算方法研究第32-34页
        4.1.1 TF-IDF特征加权方法原理第32-33页
        4.1.2 Lucene相似度计算方法原理第33页
        4.1.3 Lucene相似度计算方法改进第33-34页
    4.2 ELASTICSEARCH分布式搜索服务器搭建技术研究第34-36页
        4.2.1 ES集群搭建第34-36页
        4.2.2 ES集群性能优化第36页
    4.4 本章小结第36-38页
第5章 基于文本图片搜索引擎实现第38-45页
    5.1 索引模块的实现第38-40页
        5.1.1 Elasticsearch中加入分词器第38-39页
        5.1.2 系统索引的建立第39-40页
    5.2 增量索引模块实现第40-41页
        5.2.1 根据最大ID进行增量索引第40页
        5.2.2 根据更新表进行增量索引第40-41页
        5.2.3 根据时间进行增量索引第41页
    5.3 搜索模块的实现第41-42页
    5.4 系统运行效果及性能分析第42-44页
        5.4.1 系统效果展示第42-44页
        5.4.2 系统评测第44页
    5.5 本章小结第44-45页
第6章 总结与展望第45-46页
    6.1 总结第45页
    6.2 展望第45-46页
参考文献第46-48页
致谢第48页

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