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基于垂直搜索的查询需求识别系统的设计与实现

致谢第5-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
1 引言第12-16页
    1.1 论文背景第12页
    1.2 国内外相关现状第12-14页
        1.2.1 国外搜索引擎第13页
        1.2.2 国内搜索引擎第13-14页
    1.3 论文主要工作第14页
    1.4 论文组织结构第14-15页
    1.5 本章小结第15-16页
2 相关理论与关键技术第16-22页
    2.1 HADOOP第16-18页
        2.1.1 MapReduce第16-17页
        2.1.2 HDFS第17页
        2.1.3 Hadoop Streaming第17-18页
    2.2 相似度算法第18-21页
        2.2.1 词向量(Word2vec)第18-19页
        2.2.2 文档主题模型(LDA)第19-20页
        2.2.3 交集比并集(Jaccard)第20页
        2.2.4 余弦相似度(Consin)第20-21页
        2.2.5 最长公共子序列和最长公共子串第21页
    2.3 HYPEROPT模型调参第21页
    2.4 本章小结第21-22页
3 查询需求识别系统需求分析第22-28页
    3.1 系统描述第22-23页
    3.2 系统功能性需求分析第23-26页
        3.2.1 用户管理模块第23-24页
        3.2.2 需求泛化模块第24-25页
        3.2.3 样本标注评估模块第25页
        3.2.4 资源管理模块第25-26页
    3.3 系统非功能性需求分析第26-27页
        3.3.1 易用性第26页
        3.3.2 可扩展性第26-27页
        3.3.3 稳定性第27页
    3.4 本章小结第27-28页
4 系统总体设计第28-38页
    4.1 系统总体结构设计第28-29页
    4.2 系统功能设计第29-31页
        4.2.1 用户管理模块第29-30页
        4.2.2 需求泛化模块第30页
        4.2.3 样本标注评估模块第30页
        4.2.4 资源管理模块第30-31页
    4.3 数据库设计第31-36页
        4.3.1 数据库表关系第31-32页
        4.3.2 用户管理子模块表结构第32-33页
        4.3.3 需求泛化模块表结构第33-34页
        4.3.4 样本标注评估模块表结构第34-35页
        4.3.5 资源管理模块表结构第35-36页
    4.4 本章小结第36-38页
5 系统详细设计实现第38-64页
    5.1 样本抽取第38-43页
        5.1.1 数据提取第38-41页
        5.1.2 属性过滤第41-42页
        5.1.3 实体泛化第42-43页
        5.1.4 整体流程第43页
    5.2 模型训练第43-58页
        5.2.1 样本数据预处理第43-45页
        5.2.2 模型特征提取第45-48页
        5.2.3 模型算法第48-52页
        5.2.4 模型选择评估第52-54页
        5.2.5 模型调优第54-57页
        5.2.6 整体流程第57-58页
    5.3 查询需求识别系统设计与实现第58-63页
        5.3.1 用户管理模块的设计与实现第58-59页
        5.3.2 需求泛化模块的设计与实现第59-61页
        5.3.3 样本标注评估模块的设计与实现第61-62页
        5.3.4 资源管理模块的设计与实现第62-63页
    5.4 本章小结第63-64页
6 系统测试第64-74页
    6.1 系统测试内容及环境第64页
        6.1.1 系统测试内容第64页
        6.1.2 系统测试环境第64页
    6.2 样本抽取和模型测试第64-65页
        6.2.1 样本抽取测试第64-65页
        6.2.2 模型测试第65页
    6.3 用户管理模块测试第65-67页
    6.4 需求泛化模块测试第67-68页
    6.5 样本标注评估模块测试第68-69页
    6.6 资源管理模块测试第69-70页
    6.7 测试结论第70页
    6.8 上线效果图第70-72页
    6.9 本章小结第72-74页
7 总结与展望第74-76页
    7.1 总结第74页
    7.2 展望第74-76页
参考文献第76-78页
作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果第78-82页
学位论文数据集第82页

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