范文大全 - 让每个人平等地提升自我 厦门大学软件学院《毕业设计（论文）》开题报告 学生姓名 校内指导教师姓名 职称 班级 所在单位 学号 厦门大学软件学院 毕业设计（论文）基于隐形反馈的用户个性化查询服务研究--用户行为资料收题 目 集研究 毕业设计（论文）的目标： 一、整体目标 1．搭建一个简易的个性化搜索平台，实现对文本数据源的索引和搜索 2．采用四层架构，并且使得层与层之间松耦合高内聚 3．实现不同中文分词算法的切换 4. 可更换数据源 5．跨平台（Windows、Linux和Unix） 6．人性化的用户界面 二、基于隐形反馈的用户个性化查询服务研究目标 1. 学习和理解几种常用查询扩展技术 2. 学习怎样通过用户的隐式的反馈信息,包括先前的查询和点击通过的信息，来增加在综合信息检索环境下检索的正确性。 3. 单独实现一个独立于系统外的收集用户行为资料的firefox插件。 实现方法： 一、基本环境 开发工具：eclipse +myeclipse +Tomact + 开发语言：Java 开发平台：Windows XP 开发使用的插件：myeclipse 开发使用的web容器：Tomcat 6 软件建模：StarUml 5.0.2,Visio 二．系统模块划分 搜索引擎一般分为三个阶段：搜集，预处理以及提供查询服务，因为目前系统中的数据源是已经存在的，所以此系统只涉及预处理以及提供查询服务模块。以TF*IDF算法为例，对于页面的排序涉及到预处理阶段中对网页权重的计算，以及查询服务阶段的相关性排序，有必要先对系统的这两个模块做一下描述： 3）预处理模块 1 分词 分词主要的操作对象是数据源以及用户提供的查询语句，系统首先通过分词工具对数据源进行分词，形成索引表以及倒排索引表，然后再将用户的查询条件用同样的分词工具进行分词，最后根据分词后的词条进行查询。TF*IDF算法就是通过分词后的词频（TF）来计算数据源的权值的。 2 建立倒排索引表 所谓倒排索引表就是通过关键字（词条）对数据源进行映射，这样系统中就形成了如下图的映射关系： 1 范文大全 - 让每个人平等地提升自我 TF*IDF算法所需要的倒置文档频率（IDF）可以从这个步骤获得。 （二）查询服务模块 查询服务模块主要提供用户查询的服务，系统首先对用户的查询条件进行分词，然后将分词后的结果作为输入，将其提供给查询模块，查询模块进行进一步的处理，最后系统将符合用户条件的数据源返回给用户。例如使用TF*IDF算法，查询模块将分词后的查询条件同数据源进行向量余弦比较，得到按照相关性排序的结果，返回给用户。 三．模块关系 模块之间的关系可以通过下图来描述： 四．系统流程图 整个系统的流程图如下： 2 本文来源：https://www.wddqw.com/doc/443b76e47175a417866fb84ae45c3b3567ecdd86.html