司法案例研究平台的设计与实现

发布时间：2024-02-02 20:03

　　我国经济社会快速发展,社会矛盾急遽变化,社会公众希望有更多司法案例来提供基础法律咨询服务,传统司法案例线下推选体系中实际案例编写人员较少,输出案例数量远远不够,无法满足公众要求。因此研发一套互联网司法案例研究平台,吸引更多法律人群体通过互联网来快速便捷地推选案例非常有意义。推荐系统是解决精准获取信息的有效方法,它可通过用户兴趣模型和目标物属性特征,提供精准信息推送服务。随着案例数据快速增长,用户需花费更多时间去找到适合案例,建设推荐系统就显得十分重要。本文首先分析了当前司法案例研究的管理现状与不足,借助互联网技术开发了一个B/S结构司法案例研究平台,支持多终端推选案例,用户可随时随地推选案例,大大提高了案例推选的效率和数量。本文还采用了内容推荐、标签推荐、用户和项目协同过滤等多种推荐算法,设计实现案例检索、个性化推荐功能,解决了单一推荐中推荐精度不高、冷启动等问题,让更多法律共同体成员愿意参与到案例研究工作。最后在技术实现上,本文选择在微服务框架下,选用VUE技术实现前后端分离研发,将移动端、网站端等多种终端融合研发,大大降低了项目研发工作量,节约了实施成本。

【文章页数】：83 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图２－１微服务整体结构图??Ｆｉｇ．２－１?Ｔｈｅ?ｏｖｅｒａｌｌ?ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ?ｏｆ?ｍｉｃｒｏ?ｓｅｒｖｉｃｅ??

?ｒｉｂｂｏｎ????．备?，－Ｚ?义、＿＿??ｍｏｂｉｌｅ?？??？?，’?Ｗ??Ｒｅｉｊｉｓｒｅｒ?ｒｖｅａｌｔ?ｉ??????Ｚｕｕｌ?Ｐｒｏｘｙ?一?一一，一?ｃＫｆｋＸ?＾??ａｄｍｉｎ?＃?＾?（Ｅｕｒｅｋａ?一?一一?、，?丨????Ｃｌｉｅｎｔ）??Ｓｅｒｖｉｃｅ....

图２－３用户－物品关系表??Ｆｉｇ．２－３?Ｕｓｅｒ－Ｉｔｅｍ?ｔａｂｌｅ??

?第二章相关技术介绍???成?Ｕ，）?＝?（２．１）??另外一种算法是夹角余弦相似度（Ｃｏｓｉｎｅ?Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ），余弦相似度应用广泛，目前主??要用在文本数据相似计算方面较多［２４］。??第三步就是根据以上计算产生的结果来推荐成果。??根据获取到的用户、项目邻居信息即可....

图２－６物品－用户关系图??Ｆｉｇ．２－６?Ｉｔｅｍ－?Ｕｓｅｒ??虽然协同过滤是一种典型广泛被应用的典型技术，但是其缺点问题也比较多，比??如无法冷启动、推荐同质化和运算效率低使其依然存在很多不足

?第二章相关技术介绍???用户／物品?物品Ａ?物品Ｂ?物品Ｃ??用户Ａ?Ｖ?Ｖ???用户Ｂ?ｖ?Ｖ?Ｖ??用户Ｃ?－ｊ?．．．?推荐??图２－５物品－用户关系表??Ｆｉｇ．２－５?Ｉｔｅｍ－?Ｕｓｅｒ?ｔａｂｌｅ??０??用户Ａ?＼?＾物品Ａ????＇？＾物品Ｂ?相似??用户Ｂ?....

图３－１系统用户用例图??Ｆｉｇ．３－１?Ｓｙｓｔｅｍ?Ｕｓｅｒ?Ｕｓｅ?Ｃａｓｅ?Ｄｉａｇｒａｍ??

户有效身份。??，－一?、??广大法官审案、ｔ?广?、、?＾＾?＾??一?０研究院概况；?（个人信息、卜?？ｙ，純丨，似、??（、＇法官说案上、Ｑ?ｘ么挪法额研宄动态、）—＇?＾ｕｓ＾ｓ＞＞?〈〈，户?＾??、登录?＇、、、《＾＾卜办研究成果），－?、?＜＜ｕｓｅｓ＞＞＾＾?＾＾....

本文编号：3893088