問(wèn)答系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

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1、1 目錄引 言1第一章 研究背景21.1問(wèn)答系統(tǒng)研究背景21.2傳統(tǒng)的問(wèn)答系統(tǒng)的不足21.3問(wèn)答系統(tǒng)研究現(xiàn)狀21.4問(wèn)答系統(tǒng)的類型區(qū)分41.5問(wèn)題的類型進(jìn)行區(qū)分41.6中文問(wèn)答系統(tǒng)研究51.7相關(guān)評(píng)測(cè)5第二章 系統(tǒng)分析62.1市場(chǎng)調(diào)查62.2問(wèn)答系統(tǒng)的問(wèn)題分析62.3問(wèn)題分類62.4問(wèn)題相似性判定72.5關(guān)鍵詞擴(kuò)展8第三章 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)103.1數(shù)據(jù)庫(kù)的需求分析103.2數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)103.3E-R模型12第四章 系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)154.1系統(tǒng)工作原理介紹154.2系統(tǒng)數(shù)據(jù)流圖164.3系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)算法164.4注冊(cè)模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)194.5注冊(cè)模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)324.6 系統(tǒng)首頁(yè)的設(shè)計(jì)與實(shí)

2、現(xiàn)344.7用戶提問(wèn)模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)384.8問(wèn)題顯示模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)414.9問(wèn)題回答模塊的登錄與實(shí)現(xiàn)444.10后臺(tái)管理模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)45第五章 系統(tǒng)測(cè)試47第六章 總結(jié)48致謝49參考文獻(xiàn)50引 言問(wèn)答系統(tǒng)的設(shè)計(jì)目標(biāo)是用簡(jiǎn)治、準(zhǔn)確的答案回答用戶用自然語(yǔ)言提出的問(wèn)題。在人工智能和自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，問(wèn)答系統(tǒng)都有著較長(zhǎng)的歷史。1950年英國(guó)數(shù)學(xué)家圖靈(AMTurin8)在論文“Computing Machinery and Intelligence”中形象地指出了什么是人工智能，以及機(jī)器應(yīng)該達(dá)到的智能標(biāo)準(zhǔn)。也就是通過(guò)自然語(yǔ)言問(wèn)答的方式，判斷機(jī)器是否具有智能。20世紀(jì)70年代隨著自然語(yǔ)言理解技

3、術(shù)的發(fā)展，出現(xiàn)了第一個(gè)實(shí)現(xiàn)用普通英語(yǔ)與計(jì)算機(jī)對(duì)話的人機(jī)接口LUNAR，該系統(tǒng)是伍德(WWoods)于1972年開(kāi)發(fā)用來(lái)協(xié)助地質(zhì)學(xué)家查找、比較和評(píng)價(jià)阿波羅一號(hào)飛船帶回的月球巖石和土壤標(biāo)本的化學(xué)分析數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。本文將簡(jiǎn)要介紹國(guó)內(nèi)外問(wèn)答系統(tǒng)研究的進(jìn)展情況。并且針對(duì)問(wèn)答系統(tǒng)中的一個(gè)難點(diǎn)以及實(shí)現(xiàn)方法進(jìn)行了討論。并給出如何識(shí)別用戶搜索關(guān)鍵字的方法。第一章 研究背景1.1問(wèn)答系統(tǒng)研究背景隨著因特網(wǎng)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)上流通的信息日益增加，它已儼然成為巨大的訊息流通交換平臺(tái)，要在如此大量的數(shù)據(jù)庫(kù)中找尋有用的數(shù)據(jù)著實(shí)不易，通常會(huì)藉助于搜索引擎的功能來(lái)達(dá)成，然而以關(guān)鍵詞為主的搜索引擎常會(huì)找出所有相關(guān)的信息，但是其中也

4、包含許多無(wú)用的數(shù)據(jù)，用戶浪費(fèi)很多時(shí)間瀏覽不相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)。隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)已成為人們獲取信息的重要手段。目前，世界上最大的搜索引擎Google能夠搜索的網(wǎng)頁(yè)數(shù)量已經(jīng)超過(guò)了百億。傳統(tǒng)的搜索引擎存在很多不足的地方，其中主要有三個(gè)方面：一是以關(guān)鍵詞的邏輯組合來(lái)表達(dá)檢索需求二是返回的相關(guān)性信息太多三是以關(guān)鍵詞為基礎(chǔ)的索引，停留在語(yǔ)言的表層，而沒(méi)有觸及語(yǔ)義，因此檢索效果很難進(jìn)一步提高。以上兩點(diǎn)使得人們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)上的海量信息中快速準(zhǔn)確地找到自己所需要的信息變得越來(lái)越困難。1.2傳統(tǒng)的問(wèn)答系統(tǒng)的不足傳統(tǒng)的問(wèn)答系統(tǒng)雖然可以對(duì)用戶提出的問(wèn)題給出確定的答案，但是這些問(wèn)答系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源是基于一個(gè)固定的文檔集合，尚且不

5、能滿足用戶的各種各樣的需求。利用互聯(lián)網(wǎng)上的資源是有效的解決之道互聯(lián)網(wǎng)上具有豐富的信息，是問(wèn)答系統(tǒng)數(shù)據(jù)源的理想資源，因此將問(wèn)答系統(tǒng)與互聯(lián)網(wǎng)結(jié)合起來(lái)，就變得非常必要。這也就促使了基于互聯(lián)網(wǎng)的問(wèn)答系統(tǒng)的出現(xiàn)和發(fā)展的問(wèn)答系統(tǒng)的出現(xiàn)和發(fā)展。1.3問(wèn)答系統(tǒng)研究現(xiàn)狀問(wèn)答系統(tǒng)的概念雖然提出的時(shí)間并不長(zhǎng)，但已經(jīng)形成發(fā)展出了一些比較成熟的系統(tǒng)。美國(guó)麻省理工學(xué)院人工智能實(shí)驗(yàn)室于1993年開(kāi)發(fā)出來(lái)的START，系統(tǒng)(http:/www.ai.mit.edu/projects/infolab/start.html)是全世界第一個(gè)基于Internet的問(wèn)答系統(tǒng)。START系統(tǒng)旨在為用戶提供準(zhǔn)確的信息，它能夠回答數(shù)以百萬(wàn)的

6、英語(yǔ)問(wèn)題，主要包括與地點(diǎn)相關(guān)的問(wèn)題(城市、國(guó)家、湖泊、天氣、地圖、人口統(tǒng)計(jì)學(xué)、政治和經(jīng)濟(jì)等)、與電影相關(guān)的問(wèn)題(片名、演員和導(dǎo)演等)、與人物相關(guān)的問(wèn)題(出生日期、傳記等)以及與詞典定義相關(guān)的問(wèn)題等。該系統(tǒng)采用基于知識(shí)庫(kù)和基于信息檢索的混雜模式，系統(tǒng)還保留著原來(lái)的兩個(gè)知識(shí)庫(kù)，START KB”和“Internet Public Library。如果用戶提出的問(wèn)題屬于這兩個(gè)知識(shí)庫(kù)的范疇，START就直接利用知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)返回比較準(zhǔn)確的回答。反之，START系統(tǒng)將問(wèn)題解析得到查詢的關(guān)鍵詞，通過(guò)搜索引擎得到相關(guān)信息，通過(guò)后續(xù)處理得到準(zhǔn)確而簡(jiǎn)潔的回答返回給用戶。比如提出一個(gè)問(wèn)題“Who was Bill

7、 Gates? , START系統(tǒng)回答“Cofounder,Microsoft. Born William H. Gates on October 28, 1955，Seattle,Washington. 。同時(shí)系統(tǒng)還返回一個(gè)關(guān)于“Bill Gates網(wǎng)頁(yè)鏈接，如果用戶希望了解更詳細(xì)的信息時(shí)就可以瀏覽改網(wǎng)頁(yè)。美國(guó)華盛頓大學(xué)開(kāi)發(fā)的MULDER系統(tǒng)(http:/mulder.cx/)是最早實(shí)現(xiàn)的基于Internet的全自動(dòng)的問(wèn)答系統(tǒng)。該系統(tǒng)沒(méi)有知識(shí)庫(kù)，而完全利用Internet上的資源得到答案。對(duì)于一個(gè)問(wèn)題，MULDER系統(tǒng)返回的不是唯一的答案，而是一組候選回答，并利用統(tǒng)計(jì)的方法給每一個(gè)回答賦值一

8、個(gè)權(quán)重，稱之為置信度。比如，對(duì)于一個(gè)問(wèn)題“Who was the fast American in space? ,MULDER系統(tǒng)的返回的候選答案中，Alan Shepard”具有70%的置信度，John Glenn”具有15%的置信度。同時(shí)在每一個(gè)答案下面給出相關(guān)的網(wǎng)頁(yè)鏈接和該網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容的摘要。AskJeeves ( Who was Bill Gates?，系統(tǒng)在文本回答的基礎(chǔ)上還將顯示一張Bill Gate的照片。作為一個(gè)商用系統(tǒng)，AskJeeves的服務(wù)種類很多，不僅僅可以查找Web網(wǎng)頁(yè)，也可以采用圖片、新聞、產(chǎn)品作為數(shù)據(jù)源，從而得到所需的信息。AskJeeves系統(tǒng)中的問(wèn)題分析部分是依

9、賴手工完成的，為了能夠正確理解用戶的查詢AskJeeves雇傭了數(shù)百專職人員構(gòu)造問(wèn)題模板，并為這些問(wèn)題模板中常見(jiàn)的問(wèn)題進(jìn)行了緩存。系統(tǒng)的問(wèn)題模板雖然能夠細(xì)化和明確用戶的需求，但由于需要人工產(chǎn)生和維護(hù)的，工作量非常大。美國(guó)密歇根大學(xué)開(kāi)發(fā)的AnswerBus （ ( answers。新加坡開(kāi)發(fā)的LAMP為了更加正確的理解用戶的查詢意圖，列出了person，organization，location，date，time。money，percent等7種查詢類別讓用戶進(jìn)行選擇，LAMP不是返回網(wǎng)頁(yè)鏈接，而是直接返還答案。LAMP所在網(wǎng)址p.nus.edu.sg/cgi-bin/smadellz/lam

10、p_query.pl此外，南加州大學(xué)利用自然語(yǔ)言處理、文本摘要等技術(shù)，開(kāi)發(fā)的Webclopedia系統(tǒng)在各項(xiàng)評(píng)測(cè)中也取得了很好的效果;美國(guó)Language Computer公司的問(wèn)答系統(tǒng)(國(guó)內(nèi)復(fù)旦大學(xué)開(kāi)發(fā)的原型系統(tǒng)（FDUQA）己經(jīng)具有了初步的效果，同時(shí)哈爾濱工業(yè)大學(xué)（金山客服）和中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所也在從事該領(lǐng)域的研究。1.4問(wèn)答系統(tǒng)的類型區(qū)分問(wèn)答系統(tǒng)(Question Answering System, QA)是信息檢索系統(tǒng)的一種高級(jí)形式。它能用準(zhǔn)確、簡(jiǎn)潔的自然語(yǔ)言回答用戶用自然語(yǔ)言提出的問(wèn)題。其研究興起的主要原因是人們對(duì)快速、準(zhǔn)確地獲取信息的需求。問(wèn)答系統(tǒng)是目前人工智能和自然語(yǔ)言處理

11、領(lǐng)域中一個(gè)倍受關(guān)注并具有廣泛發(fā)展前景的研究方向。1.5問(wèn)題的類型進(jìn)行區(qū)分問(wèn)答系統(tǒng)問(wèn)答問(wèn)題的類型進(jìn)行區(qū)分：詢問(wèn)人(如:誰(shuí)發(fā)現(xiàn)了北美洲?)、詢問(wèn)時(shí)間（如：人類哪年登錄月球？）、詢問(wèn)數(shù)量（如：珠穆朗瑪峰有多高？）、詢問(wèn)定義（如：什么是氨基酸？）、詢問(wèn)地點(diǎn)和位置（如：芙蓉江在重慶市哪個(gè)縣？）、詢問(wèn)原因（如：天為什么是藍(lán)的？）。問(wèn)答系統(tǒng)分類如圖1.1問(wèn)答系統(tǒng)限定域問(wèn)答系統(tǒng)開(kāi)發(fā)域問(wèn)答系統(tǒng)基于常用提問(wèn)集問(wèn)答系統(tǒng)機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)問(wèn)答系統(tǒng)自由文本問(wèn)答系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)問(wèn)答系統(tǒng)固定資料庫(kù)問(wèn)答系統(tǒng)單文本問(wèn)答系統(tǒng)圖1.1 問(wèn)答系統(tǒng)分類從系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)來(lái)看，自動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng)一般包括三個(gè)主要組成部分:問(wèn)題分析、信息檢索和答案抽取。 目前國(guó)

12、際上，問(wèn)答系統(tǒng)的研究方興未艾，許多大的科研院所和著名公司，都積極參與到該領(lǐng)域的研究，其中比較著名的如MICROSOFT、IBM、MIT、University of Amsterdam、National University of Singapore、University of Zurich、University of Southern California、Columbia University等等，國(guó)內(nèi)在問(wèn)答系統(tǒng)方面的研究相對(duì)國(guó)外較為不足，主要有中科院計(jì)算所、復(fù)旦大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、沈陽(yáng)航空工業(yè)學(xué)院、香港城市大學(xué)、臺(tái)灣中研院等一些單位。1.6中文問(wèn)答系統(tǒng)研究中文問(wèn)答系統(tǒng)相對(duì)于英文有如下幾個(gè)

13、方面的難點(diǎn)或不足之處： 連寫：中文是連續(xù)書(shū)寫，分詞是漢語(yǔ)言處理的基礎(chǔ)。中文問(wèn)答系統(tǒng)由于是句子級(jí)別的信息檢索，要分析句子，首先要分詞。 形態(tài)：漢語(yǔ)缺乏狹義的形態(tài)變化，如英文中的主動(dòng)被動(dòng)語(yǔ)態(tài)，完成時(shí)進(jìn)行時(shí)等，形態(tài)對(duì)于計(jì)算機(jī)就是標(biāo)記，有利于計(jì)算機(jī)的處理。 語(yǔ)法：漢語(yǔ)語(yǔ)法靈活，句子各成分之間的關(guān)系靠詞序、“意合”、虛詞，變化較多。 語(yǔ)義：一詞多義、同音詞、同義詞、近義詞等，以及豐富的表達(dá)方式，上下文依賴度高，省略語(yǔ)等都是計(jì)算機(jī)處理的難點(diǎn)。 語(yǔ)法研究：面向計(jì)算機(jī)處理的中文語(yǔ)法研究不足，如中文問(wèn)答系統(tǒng)需要的關(guān)于中文句型形式化、不同句型之間的轉(zhuǎn)換的研究資料極少。 相關(guān)資源：缺乏包括語(yǔ)法、語(yǔ)義詞典等中文語(yǔ)言學(xué)

14、資源和相關(guān)生熟語(yǔ)料，國(guó)外這方面強(qiáng)得多，如TREC就提供的相當(dāng)數(shù)量的可用于英文問(wèn)答研究和評(píng)測(cè)的語(yǔ)料。 中文問(wèn)答系統(tǒng)需要在現(xiàn)有的中文信息處理技術(shù)基礎(chǔ)上，充分研究和利用問(wèn)答的特性與需求，通過(guò)各種方法解決和克服(或暫時(shí)回避)以上難點(diǎn)和困難，設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)問(wèn)答系統(tǒng)。1.7相關(guān)評(píng)測(cè)自1999 年文本檢索會(huì)議( Text Retrieval Conference ,簡(jiǎn)稱TREC) 引入問(wèn)答系統(tǒng)評(píng)測(cè)專項(xiàng)(Question Answering Track ,簡(jiǎn)稱QA Track) 后,人們對(duì)基于自然語(yǔ)言的問(wèn)答系統(tǒng)再次產(chǎn)生了濃厚的興趣,在近些年的TREC 比賽中,QA Track 是最受關(guān)注的評(píng)測(cè)項(xiàng)目之一。 日語(yǔ)問(wèn)答

15、評(píng)測(cè)平臺(tái)Question Answering Challenge (QAC) 是從2002 年開(kāi)始的,每?jī)赡昱e辦一屆。自NTCIR-5開(kāi)始，其CLQA專項(xiàng)中加入中文評(píng)測(cè)語(yǔ)料，但目前尚未見(jiàn)有簡(jiǎn)體中文。 由IST Programme of the European Union 資助的Cross Language Evaluation Forum (CLEF) 在2003 年設(shè)立第一屆多語(yǔ)言問(wèn)答系統(tǒng)評(píng)測(cè)(Multilingual Question Answering) 項(xiàng)目,并計(jì)劃每年舉辦一次。第二章 系統(tǒng)分析2.1市場(chǎng)調(diào)查在正式立項(xiàng)之前必須進(jìn)行可行性分析，而可行性分析的基礎(chǔ)是對(duì)系統(tǒng)的市場(chǎng)調(diào)查。市場(chǎng)

16、調(diào)查主要由兩部分組成：一般調(diào)查和信息需求初步調(diào)查。一般調(diào)查包括找出相近的站點(diǎn)，對(duì)這些站點(diǎn)的網(wǎng)址宣傳方法、主頁(yè)設(shè)計(jì)、文字?jǐn)⑹龅惹闆r進(jìn)行了分析，并了解整個(gè)人才交流的運(yùn)作情況，充分發(fā)揮本網(wǎng)站的優(yōu)勢(shì)。信息需求初步調(diào)查是通過(guò)發(fā)E-mail和討論組的方式對(duì)部分人才和企業(yè)進(jìn)行調(diào)查了解。本系統(tǒng)界面簡(jiǎn)潔、友好，操作簡(jiǎn)便易用，在設(shè)計(jì)時(shí)充分考慮人才網(wǎng)站的特點(diǎn)，力求簡(jiǎn)潔，避免花哨的內(nèi)容，以沖淡主題，做到個(gè)人用戶與企業(yè)用戶兼顧，使系統(tǒng)簡(jiǎn)潔實(shí)用、易操作。2.2問(wèn)答系統(tǒng)的問(wèn)題分析問(wèn)題分析即通過(guò)對(duì)問(wèn)題的語(yǔ)法、語(yǔ)義結(jié)構(gòu)等進(jìn)行解析，獲取該問(wèn)題的關(guān)鍵詞，提取問(wèn)題的焦點(diǎn)、確定問(wèn)題類型和答案類型等等。問(wèn)題分析部分主要完成以下幾部分工作

17、：確定問(wèn)題的類型、提取出問(wèn)題的關(guān)鍵詞、依據(jù)問(wèn)題的類型等因素對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行適當(dāng)?shù)臄U(kuò)展。從自然語(yǔ)言處理的視角來(lái)看，還要對(duì)問(wèn)題進(jìn)行分詞以及詞性標(biāo)注等分析過(guò)程，有些問(wèn)答系統(tǒng)還對(duì)問(wèn)題進(jìn)行句法分析和語(yǔ)義分析。2.3問(wèn)題分類在TREC 2003和2004中，QA主任務(wù)把問(wèn)題分成3類進(jìn)行分別處理。這3類問(wèn)題是陳述類問(wèn)題(FactoN)、列表類問(wèn)題(Nst)和定義類問(wèn)題(defin小ons)c1551。唐素勤在教學(xué)自動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng)中把問(wèn)題分為求知性提問(wèn)與求證性提問(wèn)兩類u“3。求知性提問(wèn)即用戶從系統(tǒng)中獲取未知知識(shí)，如“什么是知識(shí)抽取?”；求證性提問(wèn)指用戶提問(wèn)前已具備了某些相關(guān)的知識(shí)，通過(guò)問(wèn)答對(duì)自身已有的模糊知識(shí)或不完整

18、知識(shí)進(jìn)行驗(yàn)證、澄清或補(bǔ)充，如“情報(bào)學(xué)專業(yè)的本科階段名稱是信息管理與信息系統(tǒng)嗎?”。問(wèn)題從形式上分為疑問(wèn)、設(shè)問(wèn)、反問(wèn)或特指問(wèn)、是非問(wèn)；從目的上分為查找信息、驗(yàn)證事實(shí)、收集資料；從性質(zhì)上分為開(kāi)放型、封閉型“V；按照復(fù)雜程度分為是非問(wèn)題、選擇問(wèn)題、特指性問(wèn)題、語(yǔ)境性問(wèn)題、推理性問(wèn)題、概括性問(wèn)題、專家性問(wèn)題。如表2.1所示。表2.1 問(wèn)題分類是非問(wèn)題選擇問(wèn)題特指性問(wèn)題語(yǔ)境性問(wèn)題推理性問(wèn)題概括性問(wèn)題專家性問(wèn)題是非問(wèn)題(封閉型)：數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)是一“回事嗎?選擇問(wèn)題(封閉型)：數(shù)據(jù)挖掘與文本挖掘。哪個(gè)概念的范疇更大?特指問(wèn)題：在情報(bào)學(xué)博士生導(dǎo)師隊(duì)伍中。哪一位的博土學(xué)位取得最早(誰(shuí)是擁有博士學(xué)位最早的情

19、報(bào)學(xué)博導(dǎo))?統(tǒng)計(jì)型問(wèn)題：情報(bào)學(xué)博士點(diǎn)有哪幾家?過(guò)程型問(wèn)題：數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)需要哪些步驟?關(guān)系型問(wèn)題：知識(shí)管理與知識(shí)工程有何區(qū)別，有何聯(lián)系?原因型問(wèn)題：現(xiàn)在，為什么沒(méi)有本科階段的情報(bào)學(xué)?推理性問(wèn)題：數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)中挖掘，發(fā)現(xiàn)的結(jié)果是知識(shí)；那么信息分析是對(duì)信息進(jìn)行分析，研究出的結(jié)果就是情報(bào)嗎?(根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)的關(guān)系推論信息分析與情報(bào)研究的關(guān)系)概括性問(wèn)題：數(shù)據(jù)挖掘是從數(shù)據(jù)中挖掘文本挖掘就是從文本中挖掘，那么XX挖掘就是從XX中挖掘嗎?專家性問(wèn)題：數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)有何區(qū)別?在研究所讀研究生與在高校讀研究生有何不同?上述關(guān)于問(wèn)題的分類并不是很好，例如。專家性問(wèn)題指只有專家才能回答的問(wèn)題，問(wèn)題

20、的專業(yè)性非常強(qiáng)，也可能是概括性的，也可能涉及推理。問(wèn)答系統(tǒng)中少有反義疑問(wèn)句。針對(duì)于不同類型的問(wèn)題制定相應(yīng)的答案抽取規(guī)則，以便在答案抽取階段應(yīng)用這些規(guī)則來(lái)抽取問(wèn)題的答案。大部分的自動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng)部是按照事先規(guī)定好的類別進(jìn)行分類。但是這種分類還是存在很多不足的地方，人為因素太多，而且分類太粗，并不能完全符合實(shí)際的要求。所以也有一部分研究人員提出對(duì)問(wèn)題自動(dòng)分類的思想。首先收集大量的問(wèn)題作為訓(xùn)練語(yǔ)料，然后通過(guò)程序統(tǒng)計(jì)出經(jīng)常出現(xiàn)的疑問(wèn)短語(yǔ)。例如通過(guò)統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)詢問(wèn)原因的線索詞有“區(qū)別是什么?”、“有什么區(qū)別”、“有何差異性?”。2.4問(wèn)題相似性判定除了對(duì)問(wèn)題類型進(jìn)行分析以外，有的問(wèn)答系統(tǒng)還使用問(wèn)題庫(kù)進(jìn)行間題的相

21、似性判定。系統(tǒng)包括一個(gè)常問(wèn)問(wèn)題(FAQ)庫(kù)，把用戶經(jīng)常提問(wèn)的問(wèn)題及其答案存儲(chǔ)起來(lái)。有了問(wèn)題庫(kù)。光拿用戶的提問(wèn)到FAQ庫(kù)中進(jìn)行搜索，查找有沒(méi)有相同的問(wèn)題。如果有，就可以直接把FAQ庫(kù)中這個(gè)問(wèn)題的答案返回；如果沒(méi)有，查找是否有相似的問(wèn)題。這樣，對(duì)于用戶常問(wèn)的問(wèn)題，問(wèn)答系統(tǒng)就可以很快給出答案，不需要經(jīng)過(guò)復(fù)雜的處理，而且還能保證答案的正確性。所以有了FAQ庫(kù)之后，既能提高問(wèn)答系統(tǒng)的效率。又能提高準(zhǔn)確性。十萬(wàn)個(gè)為什么、新浪的愛(ài)問(wèn)、百度的知道、網(wǎng)易的知識(shí)人、網(wǎng)上咨詢以及專家問(wèn)答系統(tǒng)等資源都是很好的FAQ庫(kù)。問(wèn)題形似型判定主要體現(xiàn)在主題相似、結(jié)構(gòu)相似、格相似以及文法相似。結(jié)構(gòu)相似屬于語(yǔ)法方面的范疇，格相似屬

22、于語(yǔ)義方面的范疇，間法相似屬于語(yǔ)用方面的范疇。問(wèn)題相似性判定的原則為：格相似強(qiáng)于結(jié)構(gòu)相似，結(jié)構(gòu)相似強(qiáng)于主題相似。格相似與結(jié)構(gòu)相似就能確定問(wèn)題相似了，幾乎不需要考慮主題。主題的考慮主要用在目標(biāo)文獻(xiàn)檢索的確定上。如“知識(shí)管理與知識(shí)工程有何區(qū)別?”與“工程管理與工商管理有什么區(qū)別?”，這兩個(gè)問(wèn)題的主題完全不同，屬于兩個(gè)不同的領(lǐng)域；而結(jié)構(gòu)非常相似，“X與Y有何區(qū)別?”；語(yǔ)義格也非常相似(可以說(shuō)是相同)，即求di財(cái)erencex，y，在前一個(gè)問(wèn)題中，x，y分別為數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)，后一個(gè)問(wèn)題中x，y分別為工程管理與工商管理。問(wèn)法相似指的是同一個(gè)問(wèn)題使用不同的問(wèn)法，目前還很難從技術(shù)上解決語(yǔ)用的問(wèn)題?；诔?/p>

23、見(jiàn)問(wèn)題集的問(wèn)答系統(tǒng)類似于基于實(shí)例的機(jī)器翻譯系統(tǒng)?；趯?shí)例的機(jī)器翻譯系統(tǒng)是查找最相似的翻譯例句，然后對(duì)句中不同的部分根據(jù)詞表?yè)Q成相應(yīng)的詞即可。而基于常見(jiàn)問(wèn)題集的問(wèn)答系統(tǒng)則是查找最相似的間句，卻不能把不同的詞簡(jiǎn)單替換，如果強(qiáng)制性替換，首先要有題對(duì)庫(kù)?；趯?shí)例的機(jī)器翻譯直接使用雙語(yǔ)詞典，而問(wèn)答系統(tǒng)卻很難有題對(duì)庫(kù)，至少要使用三元組概念或者語(yǔ)義概念關(guān)系的語(yǔ)義詞典，或者本體。例如首都中國(guó)，北京，首都英國(guó)，倫敦。因此，從這點(diǎn)上來(lái)講，基于常見(jiàn)問(wèn)題集的問(wèn)答系統(tǒng)在回答新問(wèn)題時(shí)，比基于實(shí)例的機(jī)器翻譯在翻譯新句時(shí)要困難。關(guān)鍵詞提取 在用戶提問(wèn)的問(wèn)題中，需要提取對(duì)后續(xù)檢索系統(tǒng)有用的關(guān)鍵詞。關(guān)鍵詞主要由名詞、動(dòng)詞、形容詞

24、、限定性副詞等實(shí)詞組成。疑問(wèn)詞和一些常用的“吧、了、的”等詞就應(yīng)該被過(guò)濾掉。有一些問(wèn)答系統(tǒng)還可以把關(guān)鍵詞分為兩種：一般關(guān)鍵詞和核心關(guān)鍵詞。核心關(guān)鍵詞也稱“必須含有關(guān)鍵詞”。核心關(guān)鍵詞指這些關(guān)鍵詞必須在答案句子中含有，而一般性關(guān)鍵詞可以不被答案句子包含。核心關(guān)鍵詞由專有名詞、限定性副詞(如最大、最高、最快等)、時(shí)間組成。之所以要制定“必須含有”的關(guān)鍵詞原則是因?yàn)樗鼈儗?duì)問(wèn)題有極強(qiáng)的限定性作用，如果不含有它們的句子幾乎不可能是正確的答案。例如：?jiǎn)栴}是“情報(bào)學(xué)的第一個(gè)博士點(diǎn)在哪個(gè)學(xué)校?”而檢索的結(jié)果應(yīng)該是“武漢大學(xué)”或者“武漢大學(xué)于1990開(kāi)始招收情報(bào)學(xué)博士”，而不是“北京大學(xué)于1998年開(kāi)始招收情報(bào)

25、學(xué)博士”，因?yàn)檫@顯然不是用戶想得到的結(jié)果，之所以出現(xiàn)這種情況的原因就在于非常重要的關(guān)鍵詞“第一個(gè)”沒(méi)有包含在答案句子中。如果加上“必須含有”的關(guān)鍵詞這個(gè)限制，那么這個(gè)答案就不會(huì)被檢索出來(lái)，因此通過(guò)這些關(guān)鍵詞的作用可以極大地提高檢索的準(zhǔn)確性。關(guān)鍵詞被賦予不同的權(quán)重，在檢索句子時(shí)這些權(quán)重用來(lái)計(jì)算句子的權(quán)重。通常名詞、限定性副詞會(huì)有比較高的權(quán)重。2.5關(guān)鍵詞擴(kuò)展為了提高檢索系統(tǒng)的召回率，一般的問(wèn)答系統(tǒng)都對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行擴(kuò)展。由于在問(wèn)題空間和文檔空間之間存在著天然的語(yǔ)義鴻溝，使用基于問(wèn)題分析直接提取的關(guān)鍵詞進(jìn)行查詢，常常不能獲得滿意的效果。因?yàn)樵诖鸢付温渲心承┰~常常不是原來(lái)問(wèn)題的關(guān)鍵詞而是這些關(guān)鍵詞的擴(kuò)展

26、。例如：?jiǎn)栴}是“搜索引擎中anchor文件指的是什么?”，答案的句子是“把錨庫(kù)文本變成順排索引，存到文檔索引庫(kù)里，并用錨庫(kù)所指向的doclD進(jìn)行關(guān)聯(lián)”在問(wèn)題中使用的是“anchor”，而在答案中卻采用了“錨庫(kù)”這個(gè)詞匯。這就造成關(guān)鍵詞查詢失敗，因此需要對(duì)關(guān)鍵詞做適當(dāng)?shù)臄U(kuò)展常用的關(guān)鍵詞擴(kuò)展方式有：名詞同義詞擴(kuò)展和語(yǔ)義蘊(yùn)涵擴(kuò)展、動(dòng)詞同義詞擴(kuò)展(意義用法相同的詞)、根據(jù)問(wèn)題類型擴(kuò)展。部分工作在有些系統(tǒng)中由一個(gè)叫做“檢索提問(wèn)生成器”的組件完成，它采用不同的方法生成擴(kuò)展后的檢索式。如把詞的形態(tài)變化和導(dǎo)出詞作為檢索詞。問(wèn)答系統(tǒng)中通?？梢圆捎猛x詞詞林、WordNet、HowNet等同義詞詞典進(jìn)行查詢關(guān)鍵詞

27、的擴(kuò)展。還有一些問(wèn)答系統(tǒng)通過(guò)統(tǒng)計(jì)的辦法來(lái)擴(kuò)展關(guān)鍵詞。這種方法需要大量的問(wèn)題和答案語(yǔ)料來(lái)進(jìn)行訓(xùn)練。每一類的問(wèn)題所對(duì)應(yīng)的答案一般都有某種共同的特性口。例如，對(duì)于詢問(wèn)地點(diǎn)的問(wèn)題，答案中經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)“在、位于、坐落在、地處”等關(guān)鍵詞。所以通過(guò)統(tǒng)計(jì)，找出這些詞后，就可以把它們添加到查詢式中。關(guān)鍵詞擴(kuò)展雖然提高了系統(tǒng)的召回率，但如果擴(kuò)展不適當(dāng)會(huì)極大地降低檢索的正確率，因此一般的問(wèn)答系統(tǒng)對(duì)關(guān)鍵詞的擴(kuò)展都是很謹(jǐn)慎的。這些系統(tǒng)往往都對(duì)關(guān)鍵詞的擴(kuò)展添加很多限制條件，例如只對(duì)名詞的關(guān)鍵詞進(jìn)行擴(kuò)展。另外還有一些問(wèn)答系統(tǒng)是用檢索返回來(lái)的相關(guān)文檔對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行擴(kuò)展。擴(kuò)展后的關(guān)鍵詞的重要性往往比從問(wèn)題中提取的關(guān)鍵詞的重要性低，

28、為了提高系統(tǒng)的準(zhǔn)確性，很多問(wèn)答系統(tǒng)又對(duì)關(guān)鍵詞賦予權(quán)重，以此來(lái)區(qū)分他們之間的重要性。 關(guān)鍵詞擴(kuò)展屬于問(wèn)題分析模塊，因?yàn)殛P(guān)鍵詞擴(kuò)展旨在解決問(wèn)題涉及哪些詞；而檢索式的構(gòu)造屬于文檔檢索模塊，因?yàn)闄z索式構(gòu)造旨在解決這些關(guān)鍵詞和目標(biāo)文獻(xiàn)之間可能的相關(guān)關(guān)系。第三章 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)3.1數(shù)據(jù)庫(kù)的需求分析根據(jù)系統(tǒng)需求，可以列出以下數(shù)據(jù)項(xiàng)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：用戶表：包括用戶名、密碼、真實(shí)姓名、用戶積分、性別、電話、生日、密碼保護(hù)問(wèn)題及答案；問(wèn)題表：包括問(wèn)題編號(hào)、提問(wèn)者、問(wèn)題題干、提問(wèn)時(shí)間、分類名稱、子類名稱、圖片、最佳答案編號(hào)；答案表：包括答案編號(hào)、答案內(nèi)容、問(wèn)題編號(hào)、回答者、回答時(shí)間、提問(wèn)者評(píng)論、好評(píng)次數(shù)；管理員表：用戶名

29、、密碼、密碼保護(hù)問(wèn)題及答案；問(wèn)題父類表：包括問(wèn)題分類；問(wèn)題子類表：分類名稱、子類名稱；3.2數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)如以下各表表示表3.1 用戶表(aa_user)字段名數(shù)據(jù)類型是否為空默認(rèn)值備注字段說(shuō)明usernamevarchar(20)N主鍵用戶名passwordvarchar(200)N密碼namevarchat(20)N真實(shí)姓名integralintY用戶積分sexvarchar(4)N性別phonevarchar(11)Y電話datedateY生日question1varchar(100)Y密保問(wèn)題1question2varchar(100)Y密保問(wèn)題2question3v

30、archar(100)Y密保問(wèn)題3answer1varchar(100)Y答案1answer2varchar(100)Y答案2answer3varchar(100)Y答案3注：用戶表保存用戶相關(guān)信息，如用戶名、密碼、電話號(hào)碼等信息。這些都屬于用戶隱私，需要采用一定的安全措施對(duì)用戶信息進(jìn)行管理。表3.2 問(wèn)題表(aa_question)字段名數(shù)據(jù)類型是否為空默認(rèn)值備注字段說(shuō)明Q_IDlongN自動(dòng)增長(zhǎng)主鍵問(wèn)題編號(hào)usernamevarchar(20)N外鍵提問(wèn)者姓名problemvarchar(500)N問(wèn)題timedateN提問(wèn)時(shí)間typevarchar(20)N分類名稱sub_typevar

31、char(20)N子類名稱picturevarchar(100)Y圖片A_IDlongYNULL外鍵最佳答案表3.3 答案表(aa_answer)字段名數(shù)據(jù)類型是否為空默認(rèn)值備注字段說(shuō)明A_IDlongN自動(dòng)增長(zhǎng)主鍵答案編號(hào)Q_IDlongN外鍵問(wèn)題編號(hào)contenttextN答案內(nèi)容usernamevarchar(20)N外鍵回答者timedateN回答時(shí)間commentvarchar(100)Y提問(wèn)者評(píng)論goodintY0好評(píng)次數(shù)表3.4管理員表(aa_manager)字段名數(shù)據(jù)類型是否為空默認(rèn)值備注字段說(shuō)明usernamevarchar(20)N主鍵用戶名passwordvarchar(

32、200)N密碼typevarchar(20)N用戶類型question1varchar(100)Y密保問(wèn)題1question2varchar(100)Y密保問(wèn)題2question3varchar(100)Y密保問(wèn)題3answer1varchar(100)Y答案1answer2varchar(100)Y答案2answer3varchar(100)Y答案3注：管理員表記錄了管理員的各種信息，用戶名和密碼是用戶登錄時(shí)的身份驗(yàn)證機(jī)制求職招聘狀態(tài)描述將為用戶提供有效的求職招聘路徑，這不僅有利于管理員對(duì)用戶的管理，同時(shí)也利于用戶自己的管理與維護(hù)。表3.5 問(wèn)題分類(aa_question_type)字段名

33、數(shù)據(jù)類型是否為空默認(rèn)值備注字段說(shuō)明typevarchar(20)NY分類名稱表3.6 問(wèn)題分類2(aa_question_subType)字段名數(shù)據(jù)類型是否為空默認(rèn)值備注字段說(shuō)明sub_typevarchar(20)N主鍵子類名稱typevarchar(20)N外鍵分類名稱3.3E-R模型為了把用戶的數(shù)據(jù)要求清晰明確地表達(dá)出來(lái)，通常要建立一個(gè)概念性的數(shù)據(jù)模型（也稱為信息模型）。概念性數(shù)據(jù)模型是一種面向問(wèn)題的數(shù)據(jù)模型，是按照用戶的觀點(diǎn)來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)和信息建模。它描述了從用戶角度看到的數(shù)據(jù)，它反映了用戶的現(xiàn)實(shí)環(huán)境，且與在軟件系統(tǒng)中的實(shí)現(xiàn)方法無(wú)關(guān)。最常用的表示概念性數(shù)據(jù)模型的方法，是實(shí)體聯(lián)系方法（Enti

34、tyRelationship Approach）。這種方法用ER圖描述現(xiàn)實(shí)世界中的實(shí)體，而不涉及這些實(shí)體在系統(tǒng)中的實(shí)現(xiàn)方法。用這種方法表示的概念性數(shù)據(jù)模型又稱為ER模型。ER模型中包含“實(shí)體”，“聯(lián)系”和“屬性”。在本系統(tǒng)中，問(wèn)題父類與問(wèn)題子類的關(guān)系是一對(duì)多的關(guān)系（1：N），問(wèn)題與答案是一對(duì)多的關(guān)系（1：N）,問(wèn)題、答案與用戶之間的關(guān)系是（1：N）如圖3.1，問(wèn)題父類與問(wèn)題子類間的關(guān)系3.2所示。在本系統(tǒng)數(shù)據(jù)表中用到的主鍵有：管理員表中的username字段（管理員名）；問(wèn)題表中的Q_ID字段（問(wèn)題編號(hào)）；答案表中的A_ID字段（答案編號(hào)）；用戶表中的username字段（用戶名）；問(wèn)題父類表

35、中的type字段（父類名稱）；問(wèn)題子類表中的sub_type字段（子類名稱）；問(wèn)題父類問(wèn)題子類屬于父類名稱子類名稱1N圖3.2問(wèn)題父類與問(wèn)題子類間的關(guān)系問(wèn)題表問(wèn)題內(nèi)容提問(wèn)時(shí)間問(wèn)題父類問(wèn)題圖片問(wèn)題子類問(wèn)題編號(hào)最佳答案答案表答案編號(hào)答案內(nèi)容回答時(shí)間回答者好評(píng)次數(shù)提問(wèn)者評(píng)論用戶表密碼保護(hù)答案性別積分真實(shí)姓名密碼用戶名生日密碼保護(hù)問(wèn)題屬于屬于NN11圖3.1 問(wèn)題答案與用戶間的關(guān)系參照完整性是保證在主鍵（被參照表中）和外鍵之間的關(guān)系總是得到維護(hù)。對(duì)兩個(gè)相關(guān)聯(lián)的表（主表和從表）進(jìn)行操作數(shù)據(jù)的插入和刪除的時(shí)候，通過(guò)參照完整性保證它們之間的數(shù)據(jù)的一致性。用戶自定義完整性，不同的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)根據(jù)起數(shù)據(jù)應(yīng)用環(huán)境的

36、不同，往往還需要一些特殊的約束條件。它反應(yīng)某一具體應(yīng)用所涉及的數(shù)據(jù)必須滿足的語(yǔ)義要求。對(duì)于用戶自定義完整性可以通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)，也可以通過(guò)程序代碼來(lái)實(shí)現(xiàn)。由于程序設(shè)計(jì)的靈活性和便捷性，在整個(gè)系統(tǒng)的調(diào)試過(guò)程中對(duì)于不完善的地方只需對(duì)代碼進(jìn)行修改而不用更改數(shù)據(jù)庫(kù)，因此在系統(tǒng)中采用了程序代碼來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)用戶自定義完整性的約束。第四章 系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)4.1系統(tǒng)工作原理介紹本系統(tǒng)采用B/S結(jié)構(gòu)(Browser/Server,瀏覽器/服務(wù)器結(jié)構(gòu))和基于Web服務(wù)兩種模式，是一個(gè)適用于Internet環(huán)境下的模型結(jié)構(gòu)。只要用戶能連上Internet,便可以在任何時(shí)間、任何地點(diǎn)求職招聘求職的內(nèi)容。系統(tǒng)工作原理

37、圖如圖4.1所示：圖 4.1 系統(tǒng)工作原理圖系統(tǒng)的工作流程包括以下一些關(guān)鍵環(huán)節(jié)：(1)用戶注冊(cè)。在每一個(gè)用戶使用該系統(tǒng)之前需要注冊(cè)，系統(tǒng)會(huì)將用戶輸入的信息記錄到用戶模型中。(2)用戶登陸。用戶輸入用戶名和密碼后，系統(tǒng)驗(yàn)證是否正確并決定用戶是否能進(jìn)入進(jìn)行求職招聘。(3)問(wèn)題搜索。用戶在搜索框中輸入要搜索的關(guān)鍵字進(jìn)行搜索，當(dāng)用戶輸入多關(guān)鍵字的時(shí)候要用“空格”隔開(kāi)。系統(tǒng)將根據(jù)用戶的輸入對(duì)關(guān)鍵字進(jìn)行拆分和對(duì)相關(guān)內(nèi)容搜索。(4)問(wèn)題發(fā)表。用戶單擊我要提問(wèn)，在彈出的網(wǎng)站中輸入問(wèn)題，進(jìn)行發(fā)表問(wèn)題，問(wèn)了進(jìn)一步將問(wèn)題闡釋清楚積分達(dá)到100（含）分以上的用戶在發(fā)表問(wèn)題的時(shí)候可以附加一張不超過(guò)50Kb的JPG格式圖

38、片。提問(wèn)一次將花費(fèi)積分5(5)問(wèn)題回答。用戶單擊我要回答，在彈出的網(wǎng)站可以選擇自己想要回答的問(wèn)題，回答問(wèn)題一次將增加積分5，如果回答的問(wèn)題被提問(wèn)者采納為最佳問(wèn)題將獲得5分的獎(jiǎng)勵(lì)。(6)用戶信息管理。其中包括對(duì)用戶信息的查詢和修改，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)修改后的用戶信息重新自動(dòng)合成網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容。(7)后臺(tái)管理。管理員通過(guò)后臺(tái)可以對(duì)用戶、問(wèn)題及答案進(jìn)行管理?？梢詫⒉缓戏ǖ男畔⒑蛺阂庥脩暨M(jìn)行刪除 。4.2系統(tǒng)數(shù)據(jù)流圖數(shù)據(jù)流圖（Data Flow Diagram，簡(jiǎn)稱DFD）能精確地在邏輯上描繪系統(tǒng)的功能、輸入、輸出和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等，擺脫了物理內(nèi)容，是描繪系統(tǒng)邏輯模型的最主要的工具。經(jīng)過(guò)系統(tǒng)詳細(xì)調(diào)查分析以及用戶需求分析，

39、我們得到了新系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流圖。如圖4.2用戶登錄數(shù)據(jù)流圖：圖4.2登錄數(shù)據(jù)流圖4.3系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)算法用戶信息初始化算法 通過(guò)前面幾章的分析，我們已經(jīng)知道用戶信息是求職招聘導(dǎo)航的基礎(chǔ)。由用戶模型可以了解，個(gè)人信息是用戶登陸個(gè)性化網(wǎng)上人才招聘系統(tǒng)的入口；求職招聘記錄則是根據(jù)用戶的求職招聘進(jìn)度動(dòng)態(tài)更新提供內(nèi)容、求職招聘狀態(tài)提示的必要條件。所以設(shè)計(jì)好用戶信息輸入算法對(duì)后面的智能導(dǎo)航有著重要作用。用戶信息是在第一次使用系統(tǒng)注冊(cè)時(shí)輸入的。該算法中牽涉的數(shù)據(jù)有：用戶數(shù)據(jù)庫(kù)中的用戶信息管理表、職位信息表。算法主要功能是通過(guò)接收用戶輸入或選擇的信息初始化用戶模塊中有關(guān)信息，以下便是該算法所涉及的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和詳細(xì)過(guò)程。

40、輸入：1）用戶輸入的信息，如姓名，密碼等。 2）用戶選擇的信息，如用戶求職招聘狀態(tài)等。輸出：用戶模塊信息初始化。算法的主要步驟如下：(1)初始化，包括打開(kāi)數(shù)據(jù)庫(kù)aa_user、建立相關(guān)控件與數(shù)據(jù)庫(kù)的連接等；(2)將用戶信息管理表、用戶狀態(tài)表各添加一條記錄；(3)讀取各文本控件或列表控件中用戶輸入或選擇的信息到各表中對(duì)應(yīng)的字段中；(4)結(jié)束。檢索算法用戶打開(kāi)網(wǎng)頁(yè)后在文本框中輸入關(guān)鍵字進(jìn)行搜索，系統(tǒng)將根據(jù)用戶輸入的關(guān)鍵字進(jìn)行搜索，并返回和關(guān)鍵字相關(guān)的信息，若用戶輸入的是多關(guān)鍵字系統(tǒng)將對(duì)用戶輸入的關(guān)鍵字進(jìn)行拆分，然后搜索所有含有相關(guān)信息的記錄返回給用戶界面：(1) 用戶關(guān)鍵字，并進(jìn)行提交；(2) 從

41、提交表單中提取數(shù)據(jù)，并進(jìn)行相應(yīng)判斷；(3) 連接數(shù)據(jù)庫(kù)，建立記錄集，用查詢語(yǔ)句對(duì)表中數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢；(4) 將結(jié)果進(jìn)行加工顯示給用戶；(5) 結(jié)束；算法流程圖如圖4.3所示：開(kāi)始開(kāi)始初始化系統(tǒng)輸入關(guān)鍵字并提交判斷用戶輸入，若為多關(guān)鍵字則進(jìn)行拆分根據(jù)關(guān)鍵字查詢數(shù)據(jù)庫(kù)返回查詢結(jié)果并進(jìn)行加工將加工后的結(jié)果顯示到用戶界面圖4.3 搜索算法流程圖 4.4注冊(cè)模塊的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)在本系統(tǒng)中，將會(huì)有一些公用頁(yè)面，即每個(gè)文件或部分文件都會(huì)用到的文件，在使用這些文件時(shí)，只需要一個(gè)包含語(yǔ)句即可，這樣大大減少了代碼的冗余，同時(shí)也使編碼簡(jiǎn)單，減少了許多工作量。主要的公用文件包括：conn.php文件、logout.php文

42、件、is_login.php等。(1)conn.php 文件對(duì)于程序中建立數(shù)據(jù)庫(kù)連接和關(guān)閉數(shù)據(jù)庫(kù)連接的操作，最好放在一個(gè)包含文件中，這樣便于維護(hù)和修改。前面一部分為建立數(shù)據(jù)庫(kù)連接的語(yǔ)句，其中mysql_connect為建立數(shù)據(jù)庫(kù)連接的對(duì)象，mysql_select_db為數(shù)據(jù)庫(kù)連接字符串，它表明了數(shù)據(jù)庫(kù)連接的物理路徑以及采用的數(shù)據(jù)庫(kù)類型，這里采用的是MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)。 (2)is_login.php 文件is_login.php是用戶權(quán)限驗(yàn)證文件，方便調(diào)用和維護(hù)減少代碼冗余。(3)logout.php 文件logout.php文件是用戶退出文件，改文件用于關(guān)閉和刪除用戶SESSION。其他一些

43、公用文件的代碼這里將不一一列舉。系統(tǒng)公用頁(yè)面用戶注冊(cè)頁(yè)面用戶注冊(cè)界面如圖4.4所示。用戶必須填寫以下內(nèi)容，這便于對(duì)用戶的管理以及用戶的安全性。用戶注冊(cè)頁(yè)面的信息是用戶進(jìn)入系統(tǒng)的有利憑證。該頁(yè)面涉及的主要PHP文件為register.php文件。圖4.4注冊(cè)頁(yè)面用戶注冊(cè)var DS_x,DS_y;function dateSelector() /構(gòu)造dateSelector對(duì)象，用來(lái)實(shí)現(xiàn)一個(gè)日歷形式的日期輸入框。 var myDate=new Date(); this.year=myDate.getFullYear(); /定義year屬性，年份，默認(rèn)值為當(dāng)前系統(tǒng)年份。 this.month=m

44、yDate.getMonth()+1; /定義month屬性，月份，默認(rèn)值為當(dāng)前系統(tǒng)月份。 this.date=myDate.getDate(); /定義date屬性，日，默認(rèn)值為當(dāng)前系統(tǒng)的日。 this.inputName=; /定義inputName屬性，即輸入框的name，默認(rèn)值為空。注意：在同一頁(yè)中出現(xiàn)多個(gè)日期輸入框，不能有重復(fù)的name！ this.display=display; /定義display方法，用來(lái)顯示日期輸入框。function display() /定義dateSelector的display方法，它將實(shí)現(xiàn)一個(gè)日歷形式的日期選擇框。 var week=new Arr

45、ay(日,一,二,三,四,五,六); document.write(); document.write( .ds_font td,span font: normal 12px 宋體; color: #000000; ); document.write( .ds_border border: 1px solid #000000; cursor: hand; background-color: #DDDDDD ); document.write( .ds_border2 border: 1px solid #000000; cursor: hand; background-color: #DDDD

46、DD ); document.write(); document.write(); document.write(選擇日期); document.write(); document.write( ); document.write( ); document.write( ); document.write( ); document.write( ); document.write( +this.year+年+this.month+月); document.write( ); document.write( ); document.write( ); document.write( ); doc

47、ument.write( ); document.write( ); for(i=0;i7;i+)document.write( +weeki+); document.write( ); document.write( ); document.write( ); for(i=0;i6;i+) document.write( );for(j=0;j7;j+) document.write( ); document.write( ); document.write( ); document.write( 【關(guān)閉】); document.write( ); document.write(); dat

48、eShow(document.all(DS_+this.inputName).nextSibling.nextSibling.childNodes0.childNodes2,this.year,this.month)function subYear(obj) /減小年份 var myObj=obj.parentNode.parentNode.parentNode.cells2.childNodes; myObj0.innerHTML=eval(myObj0.innerHTML)-1; dateShow(obj.parentNode.parentNode.parentNode.nextSibli

49、ng.nextSibling,eval(myObj0.innerHTML),eval(myObj2.innerHTML)function addYear(obj) /增加年份 var myObj=obj.parentNode.parentNode.parentNode.cells2.childNodes; myObj0.innerHTML=eval(myObj0.innerHTML)+1;dateShow(obj.parentNode.parentNode.parentNode.nextSibling.nextSibling,eval(myObj0.innerHTML),eval(myObj2.innerHTML)function subMonth(obj) /減小月份 var myObj=obj.parentNode.parentNode.parentNode.cells2.childNodes; var month=eval(myObj2.innerHTML)-1; if(month=0) month=12; subYear(obj); myObj2.innerHTML=month; dateShow(obj.parentNode.parentNode.parentNode.nextSibling.next