基于机器学习的英汉字典模糊查询设计

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1、○A基础理论●B应用研究○C调查报告○D其他本科生毕业设计（论文）基于机器学习的英汉字典模糊查询二级学院：信息科学与技术学院专业：计算机科学与技术年级：2010级学号：2010344369作者姓名：苏家辉指导教师：蔡广基副教授完成日期：2014年5月24日基于机器学习的英汉字典模糊查询专业名称：计算机科学与技术作者姓名：苏家辉指导教师：蔡广基论文答辩小组组长：蔡广基成员：王晓晔关心论文成绩：目录1引言21.1研究背景及其意义21.2研究内容和目标22研究与实现中的关键技术22.1机器学习的基本原理22.2有趣模式的提取22.3有趣模式集的优化32.4使用动态规划的最

2、长公共子序列33系统设计43.1总体结构43.2业务流程设计43.3数据结构设计53.3.1宏定义53.3.2结构体53.3.3文件64实施应用64.1开发环境64.1.1硬件平台64.1.2软件平台64.2开发环境的搭建和配置64.3编写代码74.3.1最长公共子序列长度核心代码74.3.2机器学习模型的c语言实现85测试与分析145.1精确查询的实现145.2一般模糊查询的实现155.3基于动态规划的模糊查询实现165.4机器学习模型对于LCS模糊查询的优化165.5机器学习模型的自动优化176结论19参考文献19致谢19基于机器学习的英汉字典模糊查询作者苏家辉

3、指导教师蔡广基副教授（湛江师范学院信息科学与技术学院，湛江524048）摘要：本文研究机器学习的基本原理和实现方法，对一个使用动态规划实现的英汉字典模糊查询系统构建一个机器学习模型。该模型实现了对用户的检索习惯进行分析，提取用户检索数据中的有趣模式，并通过统计频度对模式集进行自动优化，为用户的模糊查询提供智能化的查询结果。关键词：机器学习模型，动态规划，模糊查询FuzzyqueryofanEnglish-ChinesedictionarybasedonmachinelearningSuJiahuiSchoolofinformationscienceandtechno

4、logy,ZhanjiangNormalUniversity,Zhanjiang,524048ChinaAbstract：Basedonthemachinelearningtheory,amodelofthefuzzyqueryofanEnglish-Chinesedictionarysystem,whichisfulfilledbythedynamicprogrammingalgorithmisgiven.Themodelanalysestheuser’sfuzzyquerydataandfindsouttheconnectionsbetweenthedata,r

5、ecordingtheminingmodels,appliesthemtothefuzzyquerysetduringanon-accuratesearching,andautomaticallyimprovestheminingmodelssetaccordingtothestatisticsatfrequenciesofuser,providingintelligentsolutionsforthefuzzyquery.Keywords:Machinelearning;dynamicprogrammingalgorithm;fuzzyquery;181引言1.1

6、研究背景及其意义机器学习是现代人工智能研究、发展的重要领域，它通过研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为，通过分析、归纳、综合建立人类学习过程的计算模型或认识模型，基于已有数据识别复杂模式，做出智能化的决策，并将其应用于实际问题中，为解决问题提供可行决策和方案支持[1]。自1980年在卡内基梅隆大学召开第一届机器学习研讨会以来，机器学习的研究工作发展迅猛，已成为人工智能领域研究的中心课题之一。随着机器学习的蓬勃发展，人们在工作中累积了大量可供测试算法的数据集或者超大数据集，机器学习工作者在此基础上可以进行更精准的研究。目前机器学习已经广泛应用于智能搜索、数据分析等领

7、域，如许多大型的搜索引擎网站的智能化的用户体验都是基于机器学习等研究成果实现的。在大数据时代，机器学习研究将会得到更大的发展。1.2研究内容和目标研究机器学习模型的生成过程，构建机器学习的模型，将其应用到英汉字典模糊查询中。第2节介绍机器学习和模糊查询中的基本思路和实现方法，第3节具体介绍算法实现的设计和数据的处理，第4节编码实现构想，第5节通过一些测试用例验证、完善算法的基本功能，最后一节对本研究做出总结并提出新展望。2研究与实现中的关键技术2.1机器学习的基本原理机器学习是从已有或动态的数据中提取有用的新知识[2]，并将其应用到问题的决策中，其基本过程为：1