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基于Elasticsearch的专利检索推荐系统关键技术研究的开题报告
一、研究背景和意义
随着科技的发展和专利法律制度的完善，专利申请量与日俱增。每年都会有大量的专利申请被提交，这给专利检索和申请工作带来了很大的压力。如何快速、准确地检索到所需专利信息成为了专利申请人和检索员日常工作中亟需解决的问题。传统的人工检索耗时耗力，效率低下，而采用搜索引擎来进行自动检索往往会遇到查询语义不准确、权威性不强等问题。基于此，本文提出基于Elasticsearch的专利检索推荐系统，旨在通过大数据技术和机器学习算法，自动化地实现专利信息的检索和推荐工作，提高专利检索和申请的效率和质量，满足企业和个人的实际需求。
二、研究目标和内容
研究目标：设计一个基于Elasticsearch的专利检索推荐系统，提高专利检索和申请的效率和准确率。
研究内容：
（1）数据采集：对专利数据库进行爬虫式数据采集和数据清洗，对数据进行统一存储和管理。
（2）数据分析：采用机器学习算法对专利数据进行分析和挖掘，并利用数据可视化技术进行数据展示；
（3）搜索引擎：使用Elasticsearch搭建搜索引擎，并进行相关配置和优化；
（4）搜索推荐算法：设计和实现基于Elasticsearch的专利检索推荐算法，实现自动化的专利检索和推荐；
（5）系统实现：基于以上内容，设计和实现基于Elasticsearch的专利检索推荐系统，测试和评估系统性能和效果。
三、技术路线
（1）数据采集和清洗
对专利数据库进行爬虫式数据采集，通过使用Python语言编写爬虫程序，实现自动化数据采集。根据专利的不同信息，对数据进行清洗，去掉无用信息，同时进行脱敏处理和数据归一化。
（2）数据分析和挖掘
利用机器学习算法对专利数据进行分析和挖掘，包括数据预处理、特征提取以及模型建立等步骤。结合数据可视化技术对数据进行展示，便于分析和理解数据。
（3）搜索引擎配置
使用Elasticsearch作为搜索引擎，针对专利的不同属性和权重，进行相关配置和优化，包括分词器选择、词频权重分配以及索引优化等。
（4）搜索推荐算法
设计和实现基于Elasticsearch的专利检索推荐算法，结合用户的查询语义和专利数据库进行匹配，根据用户的习惯和历史记录进行搜索推荐。
（5）系统实现
基于以上技术路线，设计和实现基于Elasticsearch的专利检索推荐系统，通过测试和评估系统性能和效果，不断改进和优化系统。
四、预期成果
（1）设计和实现了一个基于Elasticsearch的专利检索推荐系统；
（2）通过大数据技术和机器学习算法，自动化地实现专利信息的检索和推荐工作；
（3）提高专利检索和申请的效率和准确率，满足企业和个人的实际需求；
（4）为专利检索和申请工作提供了新思路和新方法，具有一定的理论和实际应用价值。