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海量中文信息处理是大数据处理的一个分支,而利用大数据技术进行中文信息处理一定离不开中文分词,所以中文分词技术是大数据中文信息处理的基础性技术.中文分词技术自本世纪以来,一直在性能与精确度两个方向在推进;在性能方面主要以改进分词扫瞄算法,改进词库存储技术与查询方式来提高性能.在精确度上主要是对未登录词与歧义词的甄别与处理方法进行改进.本文摒弃了通过词库索引查询的思想,提出一种基于字符树的词库存储结构.它的分词速度是普通折半法的35倍,占用内存只是它的1/5.它将为大数据技术在处理中文信息时在性能上推进了一大步. 相似文献
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在企业级web系统的应用中,传统的用户权限管理的方法是按功能模块进行粗粒度分配,首先将系统中各个模块的操作权限赋予特定的角色,然后再将这些角色赋予某些用户. 这种基于角色的权限管理缺少灵活性,不能做到“量身定制”;对于具有多种角色权限的用户来说,使用系统时会存在诸多不便,同时在系统扩展时权限管理与业务功能会相互影响,它会给程序员带来额外工作量. 为了改进上述缺陷,本文提出利用Struts2、Spring3、Hibernate4等进行整合开发Web系统,通过权限管理拦截器对每个用户请求进行权限验证,使系统能够采用细粒度方式管理用户权限,增强权限管理的灵活性与系统的可扩展性. 相似文献
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