基于Lucene的期刊论文库的检索技术研究
摘要 | 第4-5页 |
ABSTRACT | 第5-6页 |
第一章 绪论 | 第11-14页 |
1.1 研究背景及意义 | 第11页 |
1.2 研究现状 | 第11-12页 |
1.3 研究内容 | 第12-13页 |
1.4 论文结构 | 第13-14页 |
第二章 相关技术介绍 | 第14-24页 |
2.1 HDFS存储技术 | 第14页 |
2.2 LUCENE全文检索技术 | 第14-20页 |
2.2.1 Lucene的系统架构 | 第15-16页 |
2.2.2 分词技术 | 第16-17页 |
2.2.3 索引 | 第17-20页 |
2.3 推荐算法 | 第20-23页 |
2.3.1 基于内容的推荐算法 | 第20-21页 |
2.3.2 协同过滤推荐算法 | 第21-22页 |
2.3.3 混合推荐算法 | 第22-23页 |
2.4 本章小结 | 第23-24页 |
第三章 论文相关度排序算法的研究与优化 | 第24-34页 |
3.1 原相关度排序算法及其缺陷 | 第24-26页 |
3.1.1 原相关度排序算法 | 第24页 |
3.1.2 原相关度排序算法的缺陷 | 第24-25页 |
3.1.3 相关度排序算法优化的目标 | 第25-26页 |
3.2 优化相关算法的分析 | 第26-27页 |
3.2.1 TF-IDF算法 | 第26页 |
3.2.2 PageRank算法 | 第26-27页 |
3.3 相关度排序算法一次优化 | 第27-29页 |
3.3.1 结合查询项的位置关系的优化 | 第27-28页 |
3.3.2 一次优化后的排序算法 | 第28-29页 |
3.4 相关度排序算法的二次优化 | 第29-31页 |
3.4.1 期刊论文质量评测指标 | 第29页 |
3.4.2 论文质量值计算 | 第29-30页 |
3.4.3 论文质量评价算法 | 第30-31页 |
3.4.4 二次优化后的排序算法 | 第31页 |
3.5 算法描述 | 第31-33页 |
3.6 本章小结 | 第33-34页 |
第四章 期刊论文推荐设计 | 第34-39页 |
4.1 期刊论文推荐分析 | 第34页 |
4.2 相似度计算 | 第34-36页 |
4.2.1 用户相似度计算 | 第34-35页 |
4.2.2 论文预测推荐计算 | 第35-36页 |
4.3 基于协同过滤的期刊论文推荐设计 | 第36-38页 |
4.3.1 生成用户相似度信息 | 第36-37页 |
4.3.2 为用户产生论文推荐 | 第37-38页 |
4.4 本章小结 | 第38-39页 |
第五章 期刊论文库检索系统设计与实现 | 第39-57页 |
5.1 系统的需求分析 | 第39-40页 |
5.1.1 系统目标 | 第39页 |
5.1.2 功能需求分析 | 第39页 |
5.1.3 性能需求分析 | 第39-40页 |
5.2 检索系统的总体设计 | 第40-45页 |
5.2.1 功能模块设计 | 第40-41页 |
5.2.2 系统架构设计 | 第41-42页 |
5.2.3 期刊论文检索引擎流程 | 第42-43页 |
5.2.4 数据库设计 | 第43-45页 |
5.3 云存储模块的设计与实现 | 第45-47页 |
5.3.1 论文的上传 | 第45-46页 |
5.3.2 论文的下载 | 第46-47页 |
5.4 论文解析模块的设计与实现 | 第47-49页 |
5.4.1 数据解析模块设计 | 第47页 |
5.4.2 数据解析模块实现 | 第47-49页 |
5.5 索引模块的设计与实现 | 第49-51页 |
5.5.1 索引模块设计 | 第49-50页 |
5.5.2 索引模块实现 | 第50-51页 |
5.6 检索模块的设计与实现 | 第51-53页 |
5.6.1 检索模块设计 | 第51-52页 |
5.6.2 检索模块实现 | 第52-53页 |
5.7 相关度排序算法的实现 | 第53-54页 |
5.8 推荐模块的实现 | 第54-56页 |
5.9 本章小结 | 第56-57页 |
第六章 实验结果分析 | 第57-61页 |
6.1 实验环境 | 第57页 |
6.2 数据解析实验分析 | 第57页 |
6.3 分词实验分析 | 第57-58页 |
6.4 索引实验分析 | 第58页 |
6.5 相关度排序优化对比与分析 | 第58-60页 |
6.6 本章小结 | 第60-61页 |
第七章 成果与展望 | 第61-62页 |
7.1 研究成果 | 第61页 |
7.2 研究展望 | 第61-62页 |
参考文献 | 第62-66页 |
在学期间的研究成果 | 第66-67页 |
致谢 | 第67页 |