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文檔簡(jiǎn)介
1、當(dāng)今的互聯(lián)網(wǎng)處于大數(shù)據(jù)爆炸的知識(shí)時(shí)代,每天都會(huì)產(chǎn)生各種類(lèi)型、各種結(jié)構(gòu)的海量數(shù)據(jù)資源等待有效利用和深層挖掘。其中文獻(xiàn)數(shù)據(jù)是科研人員進(jìn)行相關(guān)學(xué)術(shù)研究,產(chǎn)生新的研究成果的重要基礎(chǔ)。盡管已有不少的文獻(xiàn)服務(wù)系統(tǒng),但如何利用先進(jìn)技術(shù)提高文獻(xiàn)檢索的效率,提供更具智能、更知識(shí)化的文獻(xiàn)分析服務(wù)仍然是當(dāng)前文獻(xiàn)系統(tǒng)的研發(fā)主題。
本文針對(duì)中草藥研究領(lǐng)域?qū)ξ墨I(xiàn)服務(wù)的具體需求,以實(shí)際項(xiàng)目作為研究背景,研究和開(kāi)發(fā)一個(gè)中草藥文獻(xiàn)服務(wù)系統(tǒng)。論文主要工作包括:<
2、br> 1)對(duì)相關(guān)技術(shù)和方法進(jìn)行調(diào)研,重點(diǎn)研究文獻(xiàn)數(shù)據(jù)抓取技術(shù)、索引數(shù)據(jù)壓縮和更新方法以及主題模型相關(guān)算法;
2)對(duì)系統(tǒng)需求進(jìn)行了相關(guān)分析,提出了系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)方案,包括功能架構(gòu)以及底層存儲(chǔ)架構(gòu);
3)重點(diǎn)給出系統(tǒng)中爬蟲(chóng)模塊、預(yù)處理模塊、搜索模塊、相似文獻(xiàn)計(jì)算模塊、領(lǐng)域?qū)W者推薦模塊以及趨勢(shì)分析模塊等關(guān)鍵模塊的詳細(xì)設(shè)計(jì)方案,特別提出了基于概率主題模型的文獻(xiàn)相似度計(jì)算算法;
4)完成整個(gè)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn),并進(jìn)行系統(tǒng)的
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