【摘要】：隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展,針對(duì)無(wú)處不在的商業(yè)風(fēng)險(xiǎn),企業(yè)在挑選項(xiàng)目、尋求合作伙伴時(shí)需要了解合作方的運(yùn)營(yíng)狀況、企業(yè)資產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)規(guī)模等全方位的信息作為合作的參考指標(biāo),但需要查詢(xún)多個(gè)企業(yè)公示系統(tǒng),并沒(méi)有一個(gè)集成的企業(yè)公示數(shù)據(jù)查詢(xún)系統(tǒng)方便用戶(hù)使用。針對(duì)上述問(wèn)題,提出構(gòu)建一個(gè)基于企業(yè)畫(huà)像的公示數(shù)據(jù)查詢(xún)系統(tǒng),采集各公示系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理,匯集到相關(guān)企業(yè)檔案中,作為有效規(guī)避消費(fèi)侵權(quán)、商業(yè)欺詐的重要保障,是政府政策支持、銀行信貸的重要依據(jù),也是大眾消費(fèi)、交易、就業(yè)等決策的重要參考,對(duì)于我國(guó)企業(yè)征信行業(yè)的發(fā)展也有較大的推動(dòng)作用。本文在對(duì)選用的相關(guān)技術(shù)調(diào)研基礎(chǔ)上,對(duì)重復(fù)數(shù)據(jù)刪除技術(shù)和哈希算法進(jìn)行總結(jié);然后對(duì)企業(yè)公示數(shù)據(jù)查詢(xún)系統(tǒng)核心技術(shù)進(jìn)行研究,完成基于網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的數(shù)據(jù)采集工作,設(shè)計(jì)通用的ETL數(shù)據(jù)處理框架,提出基于哈希算法的海量數(shù)據(jù)更新方案,解決企業(yè)公示數(shù)據(jù)頻繁更新耗時(shí)長(zhǎng)、性能低下的問(wèn)題,并將改進(jìn)的基于向量空間模型的相關(guān)性排序算法應(yīng)用到Solr搜索框架中,以提高查詢(xún)結(jié)果的用戶(hù)檢索滿(mǎn)意度;最后設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)系統(tǒng),包括架構(gòu)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)、核心模塊設(shè)計(jì)等,并以真實(shí)的企業(yè)公示數(shù)據(jù)作為測(cè)試用例對(duì)開(kāi)發(fā)完的系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試,驗(yàn)證數(shù)據(jù)更新方案和改進(jìn)算法的有效性。本文設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的企業(yè)公示數(shù)據(jù)查詢(xún)系統(tǒng),結(jié)合其應(yīng)用背景和具體需求,選擇合適的體系架構(gòu)和技術(shù)框架,設(shè)計(jì)合理的邏輯方案和物理模型,實(shí)現(xiàn)以用戶(hù)一鍵查詢(xún)?yōu)槟康?提供便捷的企業(yè)信息服務(wù),解決企業(yè)公示數(shù)據(jù)查詢(xún)流程繁瑣等問(wèn)題,最終達(dá)到有效解決用戶(hù)對(duì)多維度企業(yè)公示數(shù)據(jù)的查詢(xún)需求,提供高效信息檢索服務(wù)的目標(biāo)。
[Abstract]:With the rapid development of the market economy, in view of the ubiquitous commercial risks, enterprises need to know the operation status and assets of the partners in selecting projects and seeking partners. The omni-directional information, such as business scale, is used as a reference index for cooperation, but it needs to query multiple enterprise public information systems, and there is not an integrated enterprise public data query system which is convenient for users to use. In view of the above problems, this paper proposes to construct a public data query system based on enterprise portrait, collect the data of each public display system for analysis and processing, and collect the data into the relevant enterprise files, as an effective way to avoid the infringement of consumption. The important guarantee of commercial fraud is the support of government policy, the important basis of bank credit, and the important reference for the decision of mass consumption, transaction, employment, etc. It also has a great role in promoting the development of enterprise credit information industry in our country. Based on the research of the selected technologies, this paper summarizes the repeated data deletion technology and hash algorithm, and then studies the core technology of enterprise public data query system to complete the data acquisition based on web crawler. A general ETL data processing framework is designed, and a massive data updating scheme based on hash algorithm is proposed to solve the problem of frequent updating time and low performance of enterprise public data. The improved algorithm based on the vector space model is applied to the Solr search framework to improve the user's satisfaction with the query results. Finally, the system is designed and implemented, including architecture design, database design. The core module is designed and the real enterprise public data is used as the test case to test the developed system to verify the validity of the data updating scheme and the improved algorithm. The enterprise public data query system is designed and implemented in this paper. Combined with its application background and specific requirements, the author chooses the appropriate architecture and technical framework, designs reasonable logic scheme and physical model, and realizes the purpose of user one-click query. To provide convenient enterprise information service, to solve the problems such as tedious query process of enterprise public data, finally to effectively solve the user's query demand for multi-dimensional enterprise public data, and to provide efficient information retrieval service.
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP311.52;TP391.3

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本文編號(hào)：2273477