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申请流程中的每个环节，从提交、审批到反馈，都可通过系统实时追踪。 对数据资源的使用情况进行深度分析，统计资源的访问次数、下载量、使用时长等指标。结合用户行为数据，如搜索关键词、浏览路径等，挖掘用户对不同类型资源的偏好与需求 系统提供精细的文件数据权限管理功能，可按用户、用户组、部门、数据类型等维度设置不同的访问、编辑、下载权限。对于敏感的非结构化数据，如财务报表、商业机密文档等，采用加密存储技术确保数据安全。同时，系统支持版本管理，记录文件的修改历史，方便追溯与恢复 对非结构化数据进行深度内容分析。这些分析结果用于构建企业知识图谱，实现智能问答与智能检索功能。用户只需输入自然语言问题，系统即可快速从海量非结构化数据中精准检索相关信息并给出答案，提升信息获取效率，赋能企业决策与创新

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ios 商店搜比听 为吉他爱好者打造的音乐社区app 有众多吉他爱好，教学视屏，曲谱等 视频资源自抖音，B站，ins，youtube，优酷等各大视频网站 项目整个服务端由我个人开发，爬虫，服务端架构，搜索，服务器等都由我一个人完成

该项目主要实现用户漫画搜索业务，提升搜索精准度和搜索性能，提升用户搜索体验，改善用户体验，加大用户粘性。 项目职责: 1.负责项目整体架构设计和技术选型 2.负责项目的高可用、扩展性和稳定性 3.项目的线上体量预估和硬件资源需求规划 4.es集群结构(主节点、数据节点、路由节点) 5.es数据建模、index分片数确定、es核心api封装和业务核心代码开发 项目业绩: 之前项目采用lucence承载漫画搜索业务，性能较差，新版采用es进行重构，es在易用性方面更优。es基于集群名称进行节点发现，分片通过节点扩展可以动态均衡，增加从分片可以提升查询性能。

负责滴滴常用目的地推荐功能的产品文档，包含： 1.用户常用数据策略 2.场景推荐策略：通勤场景、周末场景、消费场景等的个性化目的地推荐 3.前端功能原型（如图） 4.业务流程 5.产品需求文档指导开发（由于保密原因文档不可公开）

设计了滴滴搜索产品功能，功能包含： 1.垂类搜索 2.泛搜列表 3.数据策略 4.个性化推荐策略 5.数表 交付物包含产品需求详情文档（由于和前司签约不能展示），原型图和业务流程图。

1.认证授权服务、登录/注销、用户中心、用户管理平台、应用管理、三方账号对接、数据统计、简历模块、搜索服务、推荐服务、投递服务、订阅服务、IM服务、人才认证；分站方案（行业、地域）、广告服务、猎头服务、企业专版、高校服务、校招服务、双选会、空中宣讲、专题、公告等 2.负责模块 如上

高级威胁搜索引擎根据各种窃密行为木马、漏洞、后门验证框架，遵循此框架定义各种窃密行为木马、漏洞、后门的专家分析模型探测脚本，根据相应安全场景编写探测分析模块对指定网络范围进行快速搜索探测。用户通过配置专家分析模块相关参数后，能够快速对被检范围网络中的窃密行为进行发现并确定受害面积。 本人主要负责产品初版的技术架构与产品框架搭建，使用了springcloud、elasticsearch、大数据收集与清洗、分布式集群等技术。

1.搜索系统开发维护重构，使用微服务架构 2.涉及技术：redis、kafka、elastic search、springboot 3.千万级请求量，QPS3000，系统实现高可用、高并发、自动服务降级等功能

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1. 项目介绍：国内领先电子期刊平台，对接多个政府机构图书馆，提供电子图书期刊服务 2. 我的职责：接口代码重构（自研PHP接口框架迁移至laravel框架），平台搜索模块用es实现

项目涉及的数据量接近十亿级别的搜索服务，根据不同的搜索习惯提供不同的搜索优化，能够基于数据源进行数据采集，整理清洗，上传ES，OBS桶文件服务，能够实现大数据量的高效处理，目前项目运行平稳。能够根据用户的需求进行搜索相关优化处理，提供sitemap等搜索引擎SEO优化

随着互联网的飞速发展，人们日常活动越来越依赖于互联网，在线购物平台的门店和商品信息呈指数级增长，此时用户就难以从海量数据中找到自己感兴趣的内容。早期网上商城主要有两方面问题：一方面，用户通过搜索框搜索到的结果匹配程度不高；另一方面，基于好评、销量的规则推荐，致使只有少量的商品能够被推荐，不同用户喜欢的小众商品很难被其发现，缺乏个性化推荐能力。“长尾理论”认为，只要产品的存储和流通的渠道足够大，需求不旺或销量不佳的产品所共同占据的市场份额可以和那些少数热销产品所占据的市场份额相匹敌甚至更大，即众多小市场汇聚成可产生与主流相匹敌的市场能量。因此，构建一个高匹配程度的搜索和个性化推荐系统是必然的。