一、智能搜索引擎系统的研究（论文文献综述）
陈秋瑾[1]（2021）在《基于微服务架构与知识图谱技术构建无人机知识库系统》文中研究说明近年来,随着无人机技术的飞速发展以及逐年上涨的市场需求,无人机在各领域得到广泛应用且发挥着重要作用。随着“互联网+”时代的到来以及大数据技术的迅速发展,互联网中信息数据呈现指数增长趋势,如何在信息爆炸的时代获取所需的有效信息成为亟待解决的问题。本文采用B/S服务器模式,以分布式微服务架构为基础,基于分布式及增量式爬虫技术获取互联网中与无人机等应用领域相关的海量数据,采用自然语言处理、知识图谱、机器学习等算法从海量的非结构化文本数据中提取挖掘隐含及潜在价值知识,并利用Echarts组件及知识图谱等算法进行可视化分析,最后形成定制化的无人机知识库。主要研究内容如下:（1）知识获取及存储技术。系统以Scrapy为爬虫框架,采用分布式结合增量式爬虫技术从互联网中高效地获取无人机行业相关的海量数据;采用Redis高速缓存数据库存储爬取的URL网址,结合My SQL关系型数据库稳定地存储最终得到的结构化数据。（2）系统构建流程及架构设计。利用云计算技术的大数据管理平台,基于分布式服务器与大数据技术搭建系统,采用自底向上为主、自顶向下为辅的方式构建知识库;由于系统爬取任务量的增加及分布式服务器的需求,系统的架构也由最初的SMM单体式架构优化升级为Spring Cloud分布式微服务架构,以提高系统的扩展性及移植性。（3）数据提取及知识抽取技术。采用类机器学习机制半自动化地提取非结构化文本数据,通过构建自定义的规则库训练样本数据,提取出标签以匹配提取出的结构化数据;并利用自然语言处理等算法从获取的文本数据中提取关键句并生成文章的摘要信息;通过知识图谱等算法实现对获取的文本数据的知识抽取,最终抽取出结构化的知识元加入进知识库中,以实现知识库的知识发现与知识挖掘功能。（4）知识表示及数据可视化分析。采用知识树形式进行知识表示,并采用Echarts技术、知识图谱等可视化技术对获取及处理后的数据进行数据可视化分析,并以各类统计图表、关键字云图、机构同现及作者同现图等形式展现,直观清晰地展示无人机等行业领域的研究现状与发展趋势。
宋厚岩[2]（2021）在《基于图数据库的电力系统知识图谱研究与应用》文中提出随着电力大数据时代的到来,以物联网、云计算及人工智能为代表的技术已经逐渐在电力领域被使用,电力行业信息化时代已经到来。知识图谱技术已经成为各行各业创新和发展的新动力,然而电力领域知识图谱的研究还很少见,因此将知识图谱技术引入电力领域,为电力领域搭建知识图谱迫在眉睫,通过对于电力知识图谱的研究与应用,方便电力人员对于电力信息的查询和分析,提高电网信息的利用率,本文主要研究内容为电力领域知识图谱的研究与应用,基于Neo4j图数据库对于电力知识进行存储,搭建电力领域知识图谱,最终实现基于电力系统知识图谱的搜索引擎,完成的具体研究工作如下。首先对于电力系统知识抽取的工作中,对于电力实体抽取,本文使用了LSTM+CRF模型完成了电力系统实体抽取,通过实验对比单一神经网络模型如循环神经网络模型等结果,证明了本文采用的LSTM+CRF模型对于电力实体抽取效果更好。对于电力实体关系的抽取,本文采用了GRU+PCNN组合模型实现了对于电力实体关系的抽取,通过实验对比分析其他关系抽取模型如CNN、RNN等网络模型,通过实验结果分析表明,本文选用的组合模型无论在精确率、召回率都优于单一神经网络模型。通过对电力实体及电力实体关系的抽取完成了对于电力知识的抽取工作。其次对于电力系统知识图谱的搭建工作中,对于电力知识抽取的结果进行知识存储,通过对比和分析本文选用了Neo4j图数据库,Neo4j作为近年来最受欢迎的图数据库有着强大的功能,对于电力知识的存储有着很好的技术支持,因此本文基于Neo4j图数据库搭建电力系统知识图谱,利用Neo4j可视化界面可以通过Neo4j提供的Cypher语言进行电力信息的查询。最后对于基于电力知识图谱的搜索引擎实现工作中,首先对于搜索引擎的设计采用了B/S框架,通过对搜索引擎的前后端编码,最终通过对搜索引擎的测试,完成基于电力知识图谱的电力搜索引擎的实现。
李卓,颜少伟,符树雄,余加喜,黎值源[3]（2021）在《基于自然语言处理的电力调控智能搜索引擎关键技术研究》文中指出针对传统搜索引擎在电力专业领域中对查询条件搜索耗时较长的问题,开展对电力调控智能搜索引擎关键技术研究。通过基于自然语言处理的电力调控语言处理和智能搜索引擎推理控制策略,设计一种基于自然语言处理的电力调控智能搜索引擎。通过实验证明,该引擎与传统引擎相比可有效缩短搜索耗时,进一步提高搜索引擎的效率。
王梅嘉[4]（2020）在《基于整子多智能体的社会化搜索引擎模型及关键技术》文中提出Web 2.0时代的到来,在线社交网络应用迅速普及,大量用户涌入在线社交网络平台发表见解、分享生活,产生了大量用户生成内容。这些数据对于提高搜索服务的质量与体验具有重要意义。在此背景下,旨在利用社交网络数据优化搜索结果,提升搜索服务用户满意度的社会化搜索引擎应运而生。然而,已有社会化搜索引擎研究仍然存在4个问题:（1）检索资源大都集中于特定的在线社交网络平台,导致信息检索查全率不高;（2）被动响应用户搜索请求,仅通过用户兴趣、亲密度等知识,研究具体结果排序算法的分析设计,个性化程度并不能令用户满意;（3）忽略了社交网络数据实时变化的特点,无法保证社交网络知识的新鲜度;（4）研究内容局限于算法分析与社会化搜索模式、机理的探讨,缺乏系统模型的设计。因此,针对社会化搜索引擎面临的“检索范围局限、知识应用不足、缺乏社交网络知识的主动更新机制,以及研究碎片化、缺乏模型设计”问题,本文提出了一个面向全网检索资源、支持任务自适应调度、基于整子多智能体的社会化搜索引擎模型,能够利用多种在线社交网络知识优化全网搜索引擎的检索结果,向用户提供个性化的检索结果列表,主动推荐感兴趣的多样化信息。本文的创新性成果主要包含4个方面:（1）提出了一个支持任务自适应调度、面向全网检索资源、基于整子多智能体的社会化搜索引擎模型。本文从任务角度出发,设计了整子多智能体系统符号化模型,在设计Holon结构、建模任务相关信息的基础上,探讨了系统的自适应机制以及任务分配方法。实验结果表明,本文提出的自适应机制能通过对执行单元的竞争力调整以及结构调整,帮助系统适应新的环境需求。该方法尤其适用于解决因部分计算节点失效引起的环境异常,通过调用处于空闲状态或正常状态的执行单元,以协助异常执行单元完成任务,保证任务执行的成功率,提高系统的鲁棒性。（2）设计了一种社交网络数据变化主动感知策略以及社交网络知识主动更新机制。通过分析用户在社交网络平台的行为习惯,设计相应感知规则,主动感知用户社交网络数据变化,考虑到用户行为存在不稳定性,提出的社交网络数据变化感知策略,能够根据用户行为不断学习新的感知规则。在此基础上,为了降低不必要的知识更新引起的系统开销,采用基于阈值的方法判断社交网络数据的变化是否引起知识变化,适时更新相关知识,以保证社交网络知识的新鲜度。实验结果表明,本文提出的方法对于社交网络数据变化的更新率达到了92.6%,社交网络知识的更新率达到了72.5%,能够满足用户的个性化搜索需求。（3）提出了一种基于查询分类的多特征融合结果排序方法。该方法将用户提交的查询词分类处理,针对非导航类查询词,融合用户与网页文档之间的主题相似度,用户兴趣关键词与网页关键词相似度,文档在搜索引擎中返回的位置,成员搜索引擎返回结果的数量等多个特征,为用户提供个性化的检索结果列表。扩展查询词时,在考虑了成员搜索引擎对于文档相关度评分的基础上,融合用户兴趣社团成员的点击记录,以及社团成员在用户兴趣领域的影响力,确定查询伪相关文档,扩展用户提交的查询词,帮助用户更好的表达查询意图。实验结果表明,提出的结果排序方法对于信息类查询词的NDCG均值达到了0.677,对于事务类查询词的NDCG均值带到了0.706,与参照方法相比,具有较高的查准率。（4）提出了一种基于社交网络知识的多样化信息推荐机制。通过为用户提供个性化的结果推荐、热点推荐以及用户推荐服务,建立知识与知识之间的连接,以及知识与人之间的连接。结果推荐方法通过用户的兴趣社团、交互社团、社交社团成员的查询记录,以及社团成员与当前用户的最短路径,为当前用户推荐可能感兴趣的网页文档。热点推荐方法根据用户兴趣的主题分布、用户的兴趣社团成员以及交互社团成员的点击记录向当前用户推荐可能感兴趣的热点。除此之外,提出的信息推荐机制,能够根据用户提交查询的所属领域,帮助用户找到该领域内影响力用户以及非领域用户。实验结果表明,本文提出的结果推荐方法关于信息类查询的MAP值达到了0.743,事务类查询的MAP值达到了0.731;提出的用户推荐方法的相关性分值达到了0.709;提出的热点推荐方法,MAP值达到了0.750。与参照方法相比,本文提出的推荐机制准确率更高,能够主动帮助用户发现所需资源。本文围绕现有社会化搜索引擎存在问题,开展了社会化搜索引擎模型的整体设计及算法、机制、策略等关键技术的研究。所提出的面向全网社会化搜索引擎模型,社交网络知识的主动感知与更新机制,以及基于社交网络知识的结果排序方法与多样化信息推荐机制,能在一定程度上提高社会化搜索引擎的查准率。
罗晗骞,石月鑫[5]（2020）在《人工智能（AI）技术在搜索引擎中的应用》文中提出本文通过介绍常用的搜索引擎的类别,其如何工作以及相关技术,对搜索引擎的系统结构进行了简单分析。我们期待着搜索引擎发展的更加智能的方向和方法以及智能搜索引擎的挑战和未来的发展。
郭蕴颖[6]（2020）在《基于知识图谱的电网信息搜索引擎的设计与实现》文中指出着眼于中国的电力发展,从解放初期的蜡烛和煤油灯,到七十年代电灯泡的流行,到现在电视、冰箱、洗衣机的等家用电器的普及,国家飞速发展给我们带来了高质量的物质文化生活,推动了中国电力的快速发展,同时也带来了更多的挑战和考验。如今,随着大数据技术、物联网技术、智能化技术的不断发展,电力行业每天产生的数以亿计的数据量,但并没有得到充分的利用;各地区的电力数据分散管理,电网数据的断层现象也造成数据间的关联性缺失,在进行跨区域电网调度的时候,工作人员无法实时的、准确的获取各地区的电网数据,从而影响下一步的电网调度决策;在调度过程中,电网调度人员如果想获得所需要的信息,需要做多次检索查询人工筛查后才能找到最初想要查询的内容,对工作人员的技能知识要求高。因此,为整体的电网数据搭建一个统一的数据访问平台是提高电网数据利用率和电网调度工作效率的关键一环。针对电网调度全业务数据管理平台的建设这一目标,首先完成数据梳理的工作;其次,将梳理好的数据整合后存入关系数据库中,同时设计电网领域知识图谱,并实现数据转存,生成可视化知识图谱;最后,项目应用落脚于基于电网领域数据知识图谱的搜索引擎设计与实现上,从而完成电网调度全业务数据管理平台建设。本文针对数据处理过程中的传输数据段电量数据预测问题做了预测算法的改进工作,通过对LSTM时序预测算法添加CNN卷积神经网络层提取数据特征,由于某些特殊情况下会导致电量的突变,因此添加修正模块,将联合预测结果与电网对侧数据值加和求均值作为最终预测结果,并通过实验验证了算法的合理性,并降低了预测误差;针对知识图谱的构建问题,本文选择了Neo4j图数据库作为中转库,将设备信息从达梦数据库中抽取出来转存到Neo4j图数据库中已经设计好的节点结构中,并通过业务逻辑完成设备关系的提取和转存,完成知识图谱的构建和展示,实现了电网数据的可视化,将电网内部复杂的关系以图谱的形式更直观的表示出来;为提高项目平台对工作人员的友好性,针对各厂站等设备信息以及设备与设备之间信息的不易获取的现象,设计并实现了电网信息搜索引擎,采用了B/S的模型架构,通过Java编写前端搜索引擎界面,通过输入的查找关键词与后台Neo4j数据库中的节点值进行匹配,将该匹配节点的属性值以及关系度在一度之内的节点核心内容返回,作为此次搜索的结果返回到浏览器,进一步返回给用户,完成此次信息的搜索。该搜索引擎的设计应用可以极大地提高工作人员在获取数据信息这一操作的工作效率,也可以更快速的完成电网的调度。文章最后对项目已完成工作做出总结,也为项目的后续工作做了展望,对项目的下一步研究方向做了进一步的阐述,为项目的后续工作做了一定的推进工作。
吴雨晨[7]（2020）在《基于差分演化的大数据搜索引擎优化研究》文中研究说明20世纪90年代起,大数据搜索引擎开始出现并不断发展。随着时间推移和技术积累,大数据与人工智能技术被陆续应用在智能搜索领域中,搜索引擎的性能方面已有明显改善,能够实现在全局搜索过程中的动态跟踪。但现有智能搜索引擎的搜索流程框架和智能追踪引导两方面仍没有太大改进,无法为用户提供高智能的搜索结果。因此,如何在当前大数据信息繁杂、密度低下的情况下快速检索出对用户最有价值的结果,并且能够使用新的基础框架与技术为用户提供更加个性化的服务。当前所面临的一个关键问题是选取工程领域内高收敛速度、高适用性的优化方法应用于大数据搜索引擎的优化。本文首先对大数据搜索引擎在国内外的研究情况以及取得的显着成果进行了分析,总结出现有大数据搜索引擎存在的实现困难、框架复杂、处理步骤繁多等特点。其次,本文针对现有搜索引擎无法动态跟踪并分析用户请求、缺乏个性化精准服务等问题,提出一种基于Hadoop和i Map Reduce的分布式智能搜索引擎框架,并利用差分演化算法对搜索路径进行优化。随后详细介绍了如何选取差分演化算法的参数因子以及对非结构化数据进行爬取、处理和存储的过程,建立了基于差分演化的大数据搜索引擎模型。本文以大规模天气领域信息下的天气搜索引擎为例,实现了一个基于改进差分演化算法的天气大数据搜索引擎。最后,本文将设计的天气大数据搜索引擎进行实验对比,以验证差分演化算法对大数据搜索引擎的优化效果,同时验证迭代式i Map Reduce对搜索精度与搜索速度的优化效果。实验结果表明,本文所使用的搜索优化与算法优化相结合的策略十分有效,使大数据搜索引擎的检全率及检准率得到显着提高。其中检全率、检准率对比初始模型分别提升7%、5%。搜索速度对比初始模型提升94%,对比开源引擎ES提升20%。最终证明本文提出的优化方法应用于大数据搜索引擎的优化是可行的、高效的。
戚越[8]（2020）在《面向自动问答的学术搜索通用查询语言设计与实现》文中指出学术搜索引擎优化一直是学者的重点研究方向,其中有两个子热点方向,一是用户搜索的行为分析,二是以功能改进为表现的搜索方式创新。查询意图的相关研究属于用户搜索行为分析,目前已经存在很多成熟并且应用广泛的大型学术搜索引擎,它们的功能和实现方式不尽相同,但用户的搜索意图却属于同一范围,如何既能将学术搜索意图从理论上给出一个统一的描述,又能将学术搜索引擎在开发时所面向的功能需求统一起来,从而形成可复用的框架产出?本研究提出了一种通用的查询语言对学术搜索意图进行统一的、规范化的描述,并将其应用到本研究开发的学术搜索引擎原型中进行验证,同时,本研究还探索了学术搜索方式上的创新——以学术搜索任务为导向的对话式搜索,将其应用到了原型系统中代替传统的文本输入。本文定义的通用查询语言——SSL,是学术搜索领域的领域特定语言,是对用户在学术搜索中的搜索意图的语义表示,包含目的信息的类别,查询方式和细化查询语义,它使得不同的学术搜索引擎可以以一种统一的方式理解查询意图。在定义SSL时,本文参考了领域特定语言的设计流程,在语义定义上,基于查询日志分析和学术搜索引擎的功能分析,定义了学术搜索查询意图的分类和组成;在语法定义上,基于JSON格式,并通过ABNF范式来描述相应的语法规则。在对话式学术搜索的设计与实现上,本研究沿用传统任务型对话系统的功能模块包括问句理解,对话管理和搜索模块,其中对于问句理解模块中的意图识别任务,本文基于定义的查询意图类别构建多种分类器进行了意图识别实验,其中基于RNN的模型效果最好;不仅如此,本文还引入了问句模板匹配对查询方式进行限定,针对特定的学术搜索场景定义相应的问句模板;在对话管理模块,采取了基于有限状态的策略进行状态跟踪,并采用基于知识库和模板的的方式进行对话生成;在检索行为之前,融入了SSL映射与解析模块,实现了在系统内用户需求完全由SSL表达代替,并验证其可应用到不同的搜索引擎实现中,为学术搜索从用户输入到通用查询语言映射提供可复用的参考。
顾惠超[9]（2020）在《大数据分析下智能搜索引擎的构建研究》文中进行了进一步梳理智能化是搜索引擎的发展方向,基于大数据分析的智能化构建,为搜索引擎模式的科学优化,创设了良好的环境条件。笔者立足大数据技术研究,分析了大数据在智能搜索引擎中的应用价值,并在此基础上从完善搜索引擎体系、完善搜索引擎功能、加快人才培养建设等方面,具体阐述了数据分析背景下智能搜索引擎的构建策略。
孟庆国,王友奎,田红红[10]（2020）在《政务服务中的智能化搜索：特征、应用场景和运行机理》文中研究说明搜索引擎是公众快速找到所需信息的重要方式。与商业领域中搜索引擎日益呈现出智能化特征并得到广泛应用相比,政府网站中的政务搜索普遍存在"搜不到、搜不全、搜不准、体验差"等问题。通过分析政务服务中政府信息供给侧与公众需求侧面临的困境,以前台输入、结果返回和后台处理等关键环节为切入点,层层剖解智能化搜索的主要特征和典型应用场景。在此基础上,从基于资源画像建立知识图谱、基于用户画像构建需求模型、基于需求理解实现最佳匹配等方面阐释了智能化功能的实现机理。
二、智能搜索引擎系统的研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、智能搜索引擎系统的研究（论文提纲范文）
（1）基于微服务架构与知识图谱技术构建无人机知识库系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义与价值 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 专家系统及知识库研究现状 |
| 1.2.2 知识图谱技术研究现状 |
| 1.2.3 Web文本挖掘技术研究现状 |
| 1.2.4 无人机技术发展及应用现状 |
| 1.3 研究目标与研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 论文研究技术路线 |
| 1.5 论文组织结构安排 |
| 第二章 理论基础及关键技术 |
| 2.1 相关理论基础 |
| 2.2.1 知识库 |
| 2.2.2 知识发现 |
| 2.2.3 知识图谱 |
| 2.2 知识获取技术 |
| 2.2.1 数据获取技术 |
| 2.2.2 数据去重技术 |
| 2.2.3 数据提取技术 |
| 2.2.4 数据存储技术 |
| 2.3 知识抽取技术 |
| 2.3.1 实体抽取技术 |
| 2.3.2 关系抽取技术 |
| 2.3.3 事件抽取技术 |
| 2.3.4 实体链接与消岐 |
| 2.4 知识表示技术 |
| 2.5 自动文摘技术 |
| 2.5.1 自动文摘生成原理 |
| 2.5.2 TextRank算法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 知识库系统的设计与构建 |
| 3.1 系统非功能需求 |
| 3.2 系统性能设计 |
| 3.2.1 系统可靠性设计 |
| 3.2.2 系统安全性设计 |
| 3.3 系统架构设计 |
| 3.3.1 整体架构设计 |
| 3.3.2 技术架构设计 |
| 3.3.3 分布式微服务架构 |
| 3.3.4 Scrapy爬虫框架 |
| 3.3.5 基于Swagger框架管理API |
| 3.4 技术路线与实施方案 |
| 3.4.1 知识库的构建方式 |
| 3.4.2 系统的技术路线 |
| 3.4.3 系统的实施方案 |
| 3.4.4 开发环境与开发语言 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 知识图谱的实现与应用 |
| 4.1 知识获取 |
| 4.1.1 定制化设置关键字 |
| 4.1.2 定制化爬取专业网站 |
| 4.2 数据提取 |
| 4.2.1 半自动化提取数据 |
| 4.2.2 自动文摘的提取 |
| 4.3 知识抽取 |
| 4.3.1 实体抽取(命名实体识别) |
| 4.3.2 实体关系抽取 |
| 4.3.3 元事件抽取 |
| 4.3.4 实体发现与链接 |
| 4.4 知识表示 |
| 4.5 文本数据可视化 |
| 4.5.1 数据可视化 |
| 4.5.2 关键字云图 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 系统的功能与实现 |
| 5.1 系统整体功能结构 |
| 5.2 系统前端功能实现 |
| 5.2.1 查询信息模块 |
| 5.2.2 台风实况模块 |
| 5.2.3 数据可视化模块 |
| 5.2.4 热门推送模块 |
| 5.2.5 关键期刊模块 |
| 5.3 系统后台功能实现 |
| 5.3.1 用户管理模块 |
| 5.3.2 菜单管理模块 |
| 5.3.3 采集设置模块 |
| 5.3.4 任务管理模块 |
| 5.3.5 专家知识模块 |
| 5.3.6 外部系统模块 |
| 5.3.7 期刊大全模块 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间主要研究成果 |
| 附录 |
| 附录1 Swagger在微服务架构上的部署与集成 |
| 附录2 Echarts组件实现折线图/柱状图形式的数据可视化 |
| 附录3 BiLSTM+CRF模型构建过程 |
| 附录4 利用TF-IDF进行实体链接关键代码 |
（2）基于图数据库的电力系统知识图谱研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外知识图谱研究 |
| 1.2.2 国内知识图谱研究 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文结构与安排 |
| 第2章 相关理论综述 |
| 2.1 知识图谱理论 |
| 2.1.1 知识图谱简介 |
| 2.1.2 知识图谱分类 |
| 2.1.3 知识图谱构建 |
| 2.1.4 知识抽取 |
| 2.1.5 知识存储 |
| 2.2 图数据库介绍 |
| 2.2.1 数据库技术 |
| 2.2.2 图数据库理论 |
| 2.2.3 Neo4j图数据库概述 |
| 2.2.4 Cypher查询语言概述 |
| 2.3 词向量模型 |
| 2.4 卷积神经网络 |
| 2.5 循环网络模型 |
| 2.5.1 长短期记忆网络 |
| 2.5.2 门控循环单元网络 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 电力系统知识图谱研究 |
| 3.1 知识抽取 |
| 3.1.1 抽取流程 |
| 3.1.2 实体抽取 |
| 3.1.3 关系抽取 |
| 3.2 知识融合 |
| 3.3 知识推理 |
| 3.4 实验分析 |
| 3.4.1 数据预处理 |
| 3.4.2 数据集构建 |
| 3.4.3 评价指标 |
| 3.4.4 实体抽取实验及结果分析 |
| 3.4.5 关系抽取实验及结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于图数据库的电力系统知识图谱搭建及应用 |
| 4.1 Neo4j搭建 |
| 4.1.1 Neo4j适用性分析 |
| 4.1.2 Neo4j部署 |
| 4.2 电力系统知识图谱搭建 |
| 4.2.1 知识图谱的设计 |
| 4.2.2 知识图谱的实现 |
| 4.3 基于电力系统知识图谱的搜索引擎设计 |
| 4.3.1 需求分析 |
| 4.3.2 搜索引擎设计 |
| 4.3.3 环境部署 |
| 4.4 基于电力系统知识图谱的搜索引擎实现 |
| 4.5 搜索引擎测试 |
| 4.5.1 功能测试 |
| 4.5.2 兼容性测试 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 全文工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（3）基于自然语言处理的电力调控智能搜索引擎关键技术研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 基于自然语言处理的电力调控智能搜索引擎 |
| 1.1 自然语言处理 |
| 1.2 电力调控智能搜索引擎及引擎推理控制策略 |
| 2 实验论证分析 |
| 3 结语 |
（4）基于整子多智能体的社会化搜索引擎模型及关键技术（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 现有研究存在问题分析 |
| 1.3 研究内容与研究目标 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究目标 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 相关工作 |
| 2.1 社会化搜索引擎 |
| 2.1.1 社会化搜索引擎概念与特点 |
| 2.1.2 社会化搜索引擎研究现状 |
| 2.2 整子多智能体系统 |
| 2.2.1 整子多智能体系统概念与特点 |
| 2.2.2 整子多智能体系统研究现状 |
| 2.3 Agent在社会化搜索、社会化推荐中的应用 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于HMAS的社会化搜索引擎模型 |
| 3.1 基于任务角度的HMAS组织结构模型 |
| 3.2 HMAS自适应机制 |
| 3.2.1 竞争力调整机制 |
| 3.2.2 结构调整机制 |
| 3.3 基于竞争力的任务分配策略 |
| 3.4 基于HMAS的社会化搜索引擎体系结构 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 数据获取与感知策略 |
| 4.1 在线社交网络数据获取方法 |
| 4.2 搜索数据获取方法 |
| 4.2.1 搜索引擎数据获取方法 |
| 4.2.2 结果处理方法 |
| 4.2.3 查询记录获取方法 |
| 4.3 数据主动感知策略 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 在线社交网络知识获取与更新机制 |
| 5.1 社交网络知识获取方法 |
| 5.1.1 用户兴趣知识获取 |
| 5.1.2 用户影响力知识获取 |
| 5.1.3 用户社团知识获取 |
| 5.2 社交网络知识更新机制 |
| 5.2.1 知识感知方法 |
| 5.2.2 知识更新机制 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 基于社交网络知识的搜索优化策略 |
| 6.1 结果排序机制 |
| 6.1.1 查询扩展方法 |
| 6.1.2 结果排序方法 |
| 6.2 信息推荐机制 |
| 6.2.1 结果推荐方法 |
| 6.2.2 热点推荐方法 |
| 6.2.3 用户推荐方法 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 实验设计与结果分析 |
| 7.1 结果排序机制 |
| 7.2 查询扩展方法 |
| 7.3 信息推荐机制 |
| 7.3.1 结果推荐方法 |
| 7.3.2 用户推荐方法 |
| 7.3.3 热点推荐方法 |
| 7.4 社交网络知识的主动更新机制 |
| 7.5 自适应机制 |
| 7.5.1 竞争力调整机制 |
| 7.5.2 结构调整机制 |
| 7.6 系统性能 |
| 7.7 参数选择 |
| 7.7.1 结果排序参数α设置 |
| 7.7.2 社交社团划分参数θ的确定 |
| 7.7.3 结果推荐参数μ_1、μ_2的确定 |
| 7.7.4 知识感知方法阈值T_1、T_2、T_3、T_4的确定 |
| 7.8 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 研究工作总结 |
| 8.2 下一步工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）人工智能（AI）技术在搜索引擎中的应用（论文提纲范文）
| 1 各种各样的搜索引擎技术 |
| 1.1 搜索引擎的类别 |
| 1.1.1 目录搜索引擎 |
| 1.1.2 基于机器人的搜索引擎 |
| 1.1.3 元搜索引擎 |
| 1.2 搜索引擎的工作原理和关键技术 |
| 1.2.1 信息收集系统 |
| 1.2.2 索引系统 |
| 1.2.3 查询界面 |
| 2 人工智能技术应用研究 |
| 2.1 机器人智能 |
| 2.1.1 人工智能技术 |
| 2.1.2 启发式搜索算法 |
| 2.2 智能代理技术 |
| 2.2.1 智能代理的优点 |
| 2.2.2 客户端智能代理和服务器端智能代理 |
| 2.3 智能查询界面 |
| 2.3.1 基于关键字搜索的搜索技术 |
| 2.3.2 自然语言查询 |
| 3 结束语 |
（6）基于知识图谱的电网信息搜索引擎的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 搜索引擎国内外研究现状 |
| 1.2.2 知识图谱国内研究现状 |
| 1.2.3 缺失数据预测算法研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文的整体结构和内容安排 |
| 第2章 相关技术综述 |
| 2.1 卷积神经网络 |
| 2.2 长短期记忆网络 |
| 2.3 数据库技术 |
| 2.4 大数据技术 |
| 2.5 知识图谱 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 电网领域缺失数据的预测 |
| 3.1 课题需求 |
| 3.2 算法提出 |
| 3.3 模型建立 |
| 3.3.1 数据预处理 |
| 3.3.2 联合预测模型 |
| 3.3.3 数据修正模型 |
| 3.4 实验 |
| 3.4.1 实验数据 |
| 3.4.2 实验模型对比 |
| 3.4.3 实验结果对比 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于知识图谱的电网信息搜索引擎的设计与实现 |
| 4.1 课题需求 |
| 4.2 实验环境 |
| 4.2.1 Hadoop分布式系统基础框架的搭建 |
| 4.2.2 达梦数据库环境的搭建 |
| 4.3 数据处理和整合入库 |
| 4.3.1 历史数据和表结构 |
| 4.3.2 数据处理 |
| 4.4 电网信息知识图谱的设计与实现 |
| 4.4.1 图数据库的引入 |
| 4.4.2 知识图谱构建流程 |
| 4.4.3 知识图谱的设计 |
| 4.4.4 知识图谱的实现 |
| 4.5 基于知识图谱的电网信息搜索引擎的设计与实现 |
| 4.5.1 搜索引擎的设计 |
| 4.5.2 搜索引擎的实现 |
| 4.6 系统运行测试 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（7）基于差分演化的大数据搜索引擎优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 大数据搜索引擎的研究现状 |
| 1.2.2 智能优化算法的研究现状 |
| 1.3 论文的研究内容及结构 |
| 1.3.1 课题主要研究内容 |
| 1.3.2 论文组织结构 |
| 2 相关基本理论介绍 |
| 2.1 大数据搜索引擎 |
| 2.1.1 大数据分析与处理技术 |
| 2.1.2 智能搜索引擎 |
| 2.1.3 搜索引擎的构成要素 |
| 2.1.4 搜索引擎的评价因素 |
| 2.2 分布式数据文件存储与处理 |
| 2.2.1 Hadoop大数据平台 |
| 2.2.2 i Mapreduce迭代式计算框架 |
| 2.2.3 Mongo DB数据库 |
| 2.2.4 网络爬虫技术 |
| 2.3 差分演化算法 |
| 2.3.1 差分演化算法的原理 |
| 2.3.2 差分演化算法的流程 |
| 2.3.3 差分演化算法的特点 |
| 2.4 小结 |
| 3 大数据搜索引擎模型 |
| 3.1 天气数据分析 |
| 3.1.1 天气领域数据 |
| 3.1.2 天气搜索引擎建模(数学) |
| 3.2 搜索引擎模型建模 |
| 3.2.1 分布式Scrapy爬虫 |
| 3.2.2 搜索分词 |
| 3.2.3 数据存储 |
| 3.3 小结 |
| 4 差分演化算法优化大数据搜索引擎 |
| 4.1 算法优化 |
| 4.1.1 问题描述 |
| 4.1.2 优化原理 |
| 4.1.3 参数因子选择 |
| 4.1.4 基于差分演化的大数据搜索引擎模型 |
| 4.2 i Mapreduce优化差分演化算法 |
| 4.2.1 差分演化常规计算过程 |
| 4.2.2 iMapReduce引入 |
| 4.2.3 iMapreduce优化 |
| 4.3 小结 |
| 5 天气领域搜索引擎实验分析 |
| 5.1 实验准备 |
| 5.1.1 实验评价标准 |
| 5.1.2 实验环境与平台 |
| 5.1.3 实验数据 |
| 5.2 实验结果分析 |
| 5.2.1 检全率对比 |
| 5.2.2 检准率对比分析 |
| 5.2.3 搜索时间对比分析 |
| 5.3 小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及成果 |
| 致谢 |
（8）面向自动问答的学术搜索通用查询语言设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究思路与方法 |
| 1.2.1 研究思路 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.3 研究难点与创新点 |
| 1.3.1 研究难点 |
| 1.3.2 研究创新点 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 2 国内外研究现状 |
| 2.1 学术搜索研究现状 |
| 2.1.1 学术搜索引擎的比较研究 |
| 2.1.2 学术搜索行为研究 |
| 2.1.3 学术搜索引擎算法技术和功能改进研究 |
| 2.2 领域特定语言研究现状 |
| 2.3 自动问答研究现状 |
| 2.3.1 问答技术流程 |
| 2.3.2 问答系统分类 |
| 2.4 本文的切入点 |
| 3 相关理论与技术 |
| 3.1 领域特定语言 |
| 3.1.1 领域特定语言概述 |
| 3.1.2 领域特定语言分类 |
| 3.1.3 领域特定语言设计与开发 |
| 3.2 任务型对话系统相关技术 |
| 4 通用查询语言SSL设计 |
| 4.1 领域分析 |
| 4.2 SSL定义 |
| 4.3 SSL示例 |
| 4.4 SSL特点 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 领域意图识别 |
| 5.1 数据集构建 |
| 5.2 文本编码 |
| 5.3 评价指标 |
| 5.4 实验结果和分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 面向问答的学术搜索引擎设计与实现 |
| 6.1 系统总体架构 |
| 6.2 功能模块概述 |
| 6.2.1 问句理解 |
| 6.2.2 对话管理 |
| 6.2.3 SSL映射 |
| 6.2.4 SSL解析与检索 |
| 6.3 系统展示 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 研究总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间所获得科研成果 |
| 致谢 |
（9）大数据分析下智能搜索引擎的构建研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 大数据在智能搜索引擎中的应用价值 |
| 1.1 转变搜索引擎处理模式 |
| 1.2 搭建大数据搜索引擎库 |
| 1.3 提供个性化的大数据搜索服务 |
| 2 大数据分析背景下智能搜索引擎的构建策略 |
| 2.1 完善搜索引擎体系,实现智能化设计 |
| 2.2 完善搜索引擎功能,实现精准服务 |
| 2.3 加快人才培养建设,提高构建水平 |
| 3 结 语 |
（10）政务服务中的智能化搜索：特征、应用场景和运行机理（论文提纲范文）
| 一、问题的提出 |
| （一）政府供给的角度 |
| （二）公众使用的角度 |
| （三）趋势和政策要求 |
| 二、文献综述 |
| （一）政府网站在公共搜索中的可见性优化 |
| （二）搜索引擎在政府网站中的应用与优化 |
| （三）利用人工智能提高搜索的智能化程度 |
| 三、智能化特征与典型场景 |
| （一）“前台输入”中的智能化 |
| ⒈推荐引导 |
| ⒉拼音转化 |
| ⒊自动纠错 |
| ⒋灵活设置 |
| （二）“结果返回”中的智能化 |
| ⒈政策内容可视化 |
| ⒉政务数据可视化 |
| ⒊政务服务逻辑化 |
| ⒋系统数据实时化 |
| ⒌关联信息聚合化 |
| （三）“后台处理”中的智能化 |
| 四、智能化功能的实现机理 |
| （一）资源画像，建立知识图谱 |
| （二）用户画像，构建需求模型 |
| （三）需求理解，实现最佳匹配 |
| 五、结语与展望 |
四、智能搜索引擎系统的研究（论文参考文献）
- [1]基于微服务架构与知识图谱技术构建无人机知识库系统[D]. 陈秋瑾. 厦门理工学院, 2021(08)
- [2]基于图数据库的电力系统知识图谱研究与应用[D]. 宋厚岩. 中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所), 2021(08)
- [3]基于自然语言处理的电力调控智能搜索引擎关键技术研究[J]. 李卓,颜少伟,符树雄,余加喜,黎值源. 粘接, 2021(05)
- [4]基于整子多智能体的社会化搜索引擎模型及关键技术[D]. 王梅嘉. 西安电子科技大学, 2020
- [5]人工智能（AI）技术在搜索引擎中的应用[J]. 罗晗骞,石月鑫. 电子技术与软件工程, 2020(21)
- [6]基于知识图谱的电网信息搜索引擎的设计与实现[D]. 郭蕴颖. 中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所), 2020(07)
- [7]基于差分演化的大数据搜索引擎优化研究[D]. 吴雨晨. 西安工业大学, 2020(04)
- [8]面向自动问答的学术搜索通用查询语言设计与实现[D]. 戚越. 武汉大学, 2020(04)
- [9]大数据分析下智能搜索引擎的构建研究[J]. 顾惠超. 信息与电脑(理论版), 2020(04)
- [10]政务服务中的智能化搜索：特征、应用场景和运行机理[J]. 孟庆国,王友奎,田红红. 电子政务, 2020(02)