- 课题研究背景
在当今大数据时代的背景下，随着各行各业信息化的快速发展，各个垂直领域的信息数据呈爆炸式增长。无论是工作还是生活中，人们已经习惯了依赖互联网获取有效信息的生活方式，因此如何提供高质量的搜索结果是搜索引擎面对的主要问题。
- 课题研究意义
通过研究在较少数量的高性能计算机的有限算力的基础上，通过算法方面的转换与网络信息处理方面的优化，让搜索质量并不会显著下降来达到一种均衡.
- 拟解决的问题
根据标注的结直肠癌病理切片训练深度学习模型，使其输入病人相应的病理切片输出分子分型预测结果，并且预测结果达到一定的准确度。
- 研究主要内容
1、网络数据的初步收集与清理，存储于数据库中；
2、建立数据的倒排索引；
3、搜索网站的前端开发与分词技术实现；
4、对整体进行测试。
五、研究方法和步骤
1、通过requests和scrapy爬虫工具爬取一定的数据并清理，在存储到数据库中
2、运用elasticsearch对数据进行排序及索引建立
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