⑴ 聊天系統-資料庫設計
採用Redis進行數據存儲，主要包括頻控、限流、用戶表、在線用戶表、聊天消息表（redis list實現消息隊列）、好友表（TODO）
CheckFrequency(userId uint64) bool
返回true檢查通過，false觸發頻控
visited_{user_id} >3觸發
離線用戶key為空
數據結構：key-value
取值：
1=在線
2=離開
3=隱身（VIP功能）
數據結構：list
數據結構：hashmap
⑵ 用c#做一個聊天機器人，怎麼讓發送的信息保留在聊天框里
這個就設計到資料庫的應用了 可以採用關系資料庫SQLSERVER,MySql,或者redis等KV資料庫，或者直接採用文件記錄 方式很多種 只要消息固化就行
⑶ qq聊天機器人的設計與開發開題論文怎麼寫
首先，人機對話目前還是沒什麼進展
能做到的只是從海量詞彙中選出盡可能模糊但是能回答的句子顯示給你看。
我們看到的QQ聊天機器人實際上也是這么一回事~你一個句子，它會先過濾掉語氣助詞，例如啊嗎呢哈，例如：今天天氣真好啊。啊字去掉
然後尋找關鍵詞，天氣，好。
系統內部預先寫好大量句子，共同特點就是模稜兩可。它就找一個句子能跟天氣和好字都聯系起來的：對，確實是。
用這個句子，既可以回答「天氣好」也可以回答「天氣不好」。然後你就以為它很聰明，會回答你了。
另外一種就是很傻的完全匹配，同樣的在資料庫中保存盡可能多的句子的回答，一旦匹配，就自動回答。你說，中國字那麼多，任意組合有很很很很很多不同的方式，當然，如果資料庫夠大，這也不是什麼問題。
至於說怎麼寫論文，這個是個麻煩事，不過我覺得自己發揮下也許不錯的。可以圍繞以下幾方面寫：聊天機器人的作用，前景，原理（我上面說的兩條，或許還有其他的）以及今後的發展方向（擴大資料庫，快速搜索）等。
⑷ WEB上做一個IM一對一聊天 資料庫怎麼設計拜託了各位 謝謝
要看需求了，需求文檔呢？ 不同的需求設計方式不同的，比如， 有些聊天，不需要保存聊天記錄，有些則是需要的，在設計上就不同。 還有，在這個系統中，許可權設計也是很復雜的，當然， 那也要看你的功能模塊有多少。
記得採納啊
⑸ 即時聊天 im 資料庫怎麼設計
添加一個sScrollY屬性
var height=$(window).height();
$(document).ready(function() {
$('#example').dataTable(
{
"sScrollY": height
});
⑹ 我想用PHP做一個聊天機器人，我調用別人的API實現了中文分詞，我要怎樣構建自己的資料庫呢
可以用SimSimi API：http://developer.simsimi.com/（不需要資料庫）。
根據提示進行注冊（注冊地址：http://developer.simsimi.com/signUp）。
登錄後訪問：http://developer.simsimi.com/apps，
點擊[Get a 7 days Trial Key]，你就會獲得一個Trial Key（有效期為7天），然後直接
$key='';//你的TrialKey
$lang='';//語言
$msg='';//用戶說的話
$res=file_get_contents('http://sandbox.api.simsimi.com/request.p?key='.$key.'&lc='.$lang.'&ft=1.0&text='.$msg);
或者你要購買一個Paid Key，也可以。
在http://developer.simsimi.com/apps中，點擊[Get Paid Key]，就可以購買。
只是代碼要改為（響應地址不同）：
$key='';//你的PaidKey
$lang='';//語言
$msg='';//用戶說的話
$res=file_get_contents('http://api.simsimi.com/request.p??key='.$key.'&lc='.$lang.'&ft=1.0&text='.$msg);
就可以了。注意php.ini中，allow_url_fopen要為On：
allow_url_fopen=On
然後會返回一個JSON字元串，與下面類似：
{
"result":100,
"response":"SimSimi的回答",
"id":本次會話的標識符（int）,
"msg":"響應描述"
} 相應描述與result的值相關。
100：OK.//成功
400：BadRequest.//參數錯誤
401：Unauthorized.//Key不存在
404：Notfound.//頁面不存在
500：ServerError.//伺服器出錯
參見：SimSimi API：http://developer.simsimi.com/api
謝謝！
⑺ 如何搭建chatbot以及聊天機器人理論框架
聊天機器人究竟是什麼？
首先科普一下，了解下聊天機器人究竟是什麼？Chatbot又可簡稱為Bot，指的是聊天機器人，注意這里的chatbot可不是實體的機器人，它是指以聊天界面為基礎，可以是文本聊天，也可以是語音聊天，通過聊天解決用戶需求的一種服務模式，類似於虛擬助理。
經蛋殼研究院研究了解，Bot並不是一個新玩意，甚至大部分的bot所運用的技術都較為簡單。相信大家都曾經有過chatbot的體驗（最簡單的比如當你簡訊回復10086幾個數字，10086就會把你當月的使用情況發送給你）。沒錯，chatbot很早就有了。只不過近幾年隨著移動通訊開始趕超移動社交，以及人工智慧和大數據的興起。Chatbot才開始被視為一種巨大的機會，有可能替換app模式，改變互聯網現有的商業模式。並且從今年facebook和微軟的發布會可以看到，chatbot都是他們未來重點布局的一個方向。
聊天機器人創業需要避免幾個誤區
就最近半年來的情形，聊天機器人至少在歐美很受追捧，雖然大量的開發者湧入，但真正做得好的並不多，蛋殼研究院認為95%的細分場景仍舊在空白狀態，等著被挖掘建設。醫健領域的許多創業者對這一領域尚比較陌生，對這一領域如何切入存在誤區。以下幾個方面值得注意。
1、聊天機器人技術門檻未必很高
一看到機器人幾個字，很多朋友會覺得那就是智能領域，有較高的技術門檻。其實未必。現如今無論是自然語言處理還是AI結合大數據進行智能診斷技術層面都尚未十分成熟，個別創新公司和巨頭們確有所建樹，但也如大家所擔心的技術門檻較高，不是什麼人都能玩起來。事實上並非如此，正如本文前面解釋的聊天機器人概念及基本工作模式，聊天機器人可深可淺，且有諸多開放技術平台供使用，對人工智慧技術的掌握並不需要十分深入。
2、升級交互界面體驗是當下Bot的主體價值
還在門外觀望的創業者，許多人並不明白Bot的訴求價值是什麼。其實，當前聊天機器人模式能解決的核心問題是優化交互界面，以更為人性化的溝通模式全面升級交互體驗。核心價值在於界面體驗，未必一定升級服務本身的價值。
為什麼一些評論家認為Bot可能全面替代App，事實上是從進入界面模式的角度來說得。也就是說以後我們不是打開一個一個App去獲取服務，而是打開一個Bot進行對話來獲取服務。正如幾年前，手機交互模式還主要依賴鍵盤，如今已全面轉向觸屏模式。
界面體驗的升級看著並沒有什麼高智能，但卻符合人們願意「懶死」的本性，能躺著就不坐著，能坐著就不站著，動嘴皮子能解決就絕不動手。簡單、直接、快捷這些好處多少能少用幾個腦細胞，在一個設計妥當的聊天機器人上確實能比App體驗更佳。
3、Bot與「導」相關，它可以成為流量入口
簡單直接快捷，這些訴求價值點十分適合成為人們獲得某項服務的入口，例如導購、導診、導航類似的目的都會十分匹配Bot，一個有平台聚集性質的Bot可以成為一個新的流量入口。當然許多已經霸佔在流量入口上的巨頭會想盡一切辦法再度霸佔入口。這也是為什麼Google、蘋果、Facebook等等巨頭們都在達平台Bot的重要原因。
4、Bot不是被動應答，它可以有很強的主動性
通常人們覺得我向聊天機器人問一個問題，然後Bot被動應答。但其實，Bot也可以根據情景對你進行提問、追問。這一模式更為主動，更易調動用戶參與，提高用戶黏性。Bot相比網頁模式，更易有較強的互動性。
同樣作為入口，往往承擔著獲取數據的職能。從機器獲得數據的角度來看，Bot界面要比傳統網頁模式更為主動。以往傳統界面你只能被動等待用戶去填入信息，而Bot是可以在時間軸上不斷交互的，它可以根據前提設定主動追問，定向追問，也因此更有可能獲得更全面，更易結構化的數據。
無論是交互界面、個人數據採集、還是服務導航、流量入口等關鍵詞在數字健康、互聯網醫療領域無異也是重要詞彙，尤其對2C端模式更是如此。數字健康領域的創業者們根據自身情況不妨想一想如何借用Bot優勢提升自身產品的體驗，增加賣點，提高用戶黏性，提升轉化率。同時有必要關注人們對Bot模式的接受度。
國內醫健聊天機器人哪些應用場景更務實？
互聯網醫療健康領域，過去2~3年間已有大批APP湧入，絕大多數創業團隊尚在尋找更成熟可持續的商業模式。聊天機器人有何助益？在大多應用場景下以優化界面為核心價值的聊天機器人很難成為救命稻草，大多隻能錦上添花。然而在某些領域，界面升級能匹配關鍵的價值訴求。蛋殼研究院認為以下幾個方面的應用會有點意思。
養老看護切入。老年群體對APP模式接受度差，他們許多人難以適應以往的人機交互界面，聊天機器人界面更易被老年人接受。一定程度作為生活助手，處理緊急情況，起到一定的陪伴作用。然而可能通過B2B2C業務模式來推進會更佳。
快捷網路解答。也許聊天機器人模式會顛覆我們以往查字典類型的知識獲取方式了。以往按各種索引查找的模式轉化成聊天機器人模式後能顯著提升效率，並且在有一定互動問答的模式下，更容易將有關聯的知識點全面獲取，避免犯下斷章取義的錯誤。尤其在醫學健康、營養保健、運動健身類知識領域，許多信息都不是單線條孤立存在的。
分診導診預診。在分級診療大政策背景的推動下，能高效配置醫療資源，為醫護人員節省精力，降低醫療部門運營成本的產品會有一定接受度。通過聊天機器人界面模式能更好的實現預診分診導診。以往在這一領域深度耕耘的互聯網醫療創業公司很多，競爭也十分激烈。僅以聊天機器人模式改進、優化、或新加入競爭不可能改變競爭很格局，也無法解決根本困境。最終仍舊需要多維度比拼。
醫療保健機構客服。將聊天機器人用於客服部分替代人工在許多產業已有應用，醫療保健機構也有較大的客服需求，這與其他產業的客戶中心需求類似，但其本質上和醫療健康本身並沒有什麼關系，也是典型的2B業務。