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基于微博的金融资讯检索平台查询优化技术的研究和实现的中期报告.docx

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基于微博的金融资讯检索平台查询优化技术的研究和实现的中期报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/13 文件大小:10 KB

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文档介绍

文档介绍:该【基于微博的金融资讯检索平台查询优化技术的研究和实现的中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于微博的金融资讯检索平台查询优化技术的研究和实现的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于微博的金融资讯检索平台查询优化技术的研究和实现的中期报告一、研究背景和意义随着互联网技术的发展和普及,网络上的金融资讯愈发丰富多彩,成为人们获取信息的主要渠道。微博作为一种新兴的社交媒体平台,成为了发布和传播金融资讯的重要渠道,其内容实时性和参与性质深受市场关注。然而,微博数据的海量性和内容的异质性使得针对性地获取有价值的信息变得异常困难,如何快速准确地从数据中提取满足用户需求的信息成为了极具挑战性的问题。因此,在这一背景下,我们希望利用计算机技术,研究微博金融资讯检索平台,提供便捷、快速和准确的检索服务,解决人们在金融资讯获取中的痛点,提高人们的信息获取效率和准确性,在实现精准匹配等方面开展探索和提高。二、,获得了大量的微博数据。然后,运用一些自然语言处理技术,如分词、词性标注、命名实体识别等对数据进行了预处理,包括数据清洗、词语归一化、去除停用词等操作,以便后续处理。,本项目采用了基于倒排索引的检索算法。具体流程如下:(1)构建倒排索引:以词语为键,以相关文档ID和相关性得分为值,建立倒排索引表。(2)文本表示:通过TF-IDF算法计算文本中每个词语的权重,得到文本向量。(3)检索匹配:将查询串转化为向量,与文本向量进行相似度计算,得到排序后的文本。,我们采用了可视化技术对检索结果进行了优化,展示了每条微博的正文内容、发布时间、来源以及相关性排名等信息,方便用户快速获取目标信息。三、研究展望目前,我们还在进一步完善算法模型和检索效果,试图提高检索的效率和准确性,同时研究微博数据的特点和规律,优化预处理和检索算法,以便更好地服务金融业和用户。