百万量级学术搜索引擎（有个性化推荐功能）
案例介绍
更重要的是，您可以根据专业的统计分析，轻松获取增长最快的话题。 该系统能够以用户友好的可视化方式展示著名学者和潜在牛人之间的关系，此外，还能挖掘学术者的研究兴趣和趋势，为搜索者提供高效、准确的感兴趣学术内容，即该引擎具有强大数据挖掘功能。
FinPlus后端使用django+mysql数据库实现，mysql数据库采用分布式主从结构搭建，在web服务层面使用nginx+lua模式提供高效访问并基于lua语言实现了web防火墙降低产品被黑客攻击的风险。
我们的团队在引擎后端构建了一个基于深度学习和机器学习的推荐系统，采用召回+排序为用户推荐感兴趣的内容，最终在成都路演比赛中取得决赛第5名。
百万量级学术搜索引擎（有个性化推荐功能）
案例介绍
FinPlus 是一个搜索引擎，拥有强大的数据挖掘算法，涵盖 2 万种金融学术研究领域，4百万金融学术数据。 除了基本的搜索功能外，它还可以用于发现不同领域的核心金融专家和热点金融话题。
更重要的是，您可以根据专业的统计分析，轻松获取增长最快的话题。 该系统能够以用户友好的可视化方式展示著名学者和潜在牛人之间的关系，此外，还能挖掘学术者的研究兴趣和趋势，为搜索者提供高效、准确的感兴趣学术内容，即该引擎具有强大数据挖掘功能。
FinPlus后端使用django+mysql数据库实现，mysql数据库采用分布式主从结构搭建，在web服务层面使用nginx+lua模式提供高效访问并基于lua语言实现了web防火墙降低产品被黑客攻击的风险。
我们的团队在引擎后端构建了一个基于深度学习和机器学习的推荐系统，采用召回+排序为用户推荐感兴趣的内容，最终在成都路演比赛中取得决赛第5名。
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