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锥形检索Web服务的REST式设计和实现的任务书
任务书：锥形检索Web服务的REST式设计和实现
一、任务背景
随着互联网的不断发展和数据量的不断增加，如何高效地检索到所需的信息成为越来越重要的问题。针对文本数据的检索，常见的方法是使用关键词匹配。而在关键词匹配中，常用的技术是倒排索引。在倒排索引中，每个索引词都关联着一组文档的编号。当用户输入查询关键词时，就可以从倒排索引中快速定位到包含关键词的文档。
然而，如果数据量非常大，倒排索引的查询效率仍然存在问题。为了解决这个问题，一种被称为“锥形检索”的方法被提出。锥形检索是一种采用向量空间模型和布尔逻辑运算的检索方法，可以快速且准确地检索出用户所需的信息。锥形检索需要将文档转换为向量表示，并通过向量计算来实现关键词匹配。
本任务旨在设计和实现一种基于RESTfulAPI风格的Web服务，实现锥形检索功能。
二、需求说明
1.设计一种可扩展的数据结构，用于存储文档以及处理锥形检索算法。
2.设计符合RESTfulAPI风格的Web服务接口，提供数据的CRUD操作以及检索功能。
3.实现服务器端程序，包括数据的存储、处理和提供RESTfulAPI服务的模块。
4.实现客户端程序，包括查询页面和结果展示页面。
5.尽可能地提高系统的查询效率和响应速度。
三、技术要求
1.数据库可以选择MySQL或其他关系型数据库或NoSQL数据库。
2.后端服务器可以选择使用PythonFlask框架或其他服务器程序，但必须符合RESTfulAPI的设计标准。
3.前端页面可以选择使用Vue.js或其他UI框架。
四、任务分解
1.设计文档数据结构和锥形检索算法。
2.实现服务器端的数据存储模块，设计数据模型和表结构，实现数据的导入功能。
3.设计RESTfulAPI接口，包括数据的CRUD操作和锥形检索功能。
4.实现服务器端的API服务模块，包括Web框架和ORM库的配置和使用，API的具体实现等。
5.设计并实现前端查询页面，包括用户输入关键词和选择属性等操作。
6.设计并实现前端结果展示页面，包括查询结果的展示和分页功能。
7.调试和测试，优化系统性能。
五、参考资料
1.TheVectorSpaceModelforInformationRetrieval
2.BooleanRetrieval
3.PythonFlask框架
4.Vue.js前端框架
5.关系型数据库MySQL
六、评分标准
1.设计文档数据结构方案的合理性和可扩展性。
2.后端服务器程序的质量和设计合理性，例如可拓展性、可维护性、可测试性等。
3.RESTfulAPI接口的设计和实现是否符合标准，是否具有一定的健壮性。
4.前端用户界面的设计体验和易用性。
5.系统稳定性和性能优化，包括系统响应时间、并发量、可用性等。