基于位置的智慧博物馆系统服务器端软件系统的设计与实现
这是一篇关于定位数据,智慧博物馆,产品推荐,Spring Boot的论文, 主要内容为随着社会的不断发展,定位技术也广泛地应用到了人们的生活中,以室外定位为基础的无人驾驶、地图APP已经日臻成熟。而在现代化的城市生活中,各个城市都在加速建设大型的室内场馆,人们的日常生活也是以室内活动为主,由此室内的位置服务相关需求也应运而生。而博物馆作为人们经常参观的地点,具有人流量大、展出内容与位置密不可分的特点,是研究室内位置服务的重要应用场所。本文以室内定位数据作为基础,以博物馆作为应用的使用场景,构建了一套基于位置的智慧博物馆系统。本文遵循软件工程的开发思路,首先对当前流行的技术进行比较,确定了系统的技术选型。接下来本文进行了需求分析,并根据得出的结果进行系统的概要设计。系统的概要设计主要包括架构设计、功能模块划分、数据库的设计。系统使用Spring Boot作为后端开发框架,使用MyBatis进行数据库的相关操作,使用Vue.js开发web管理系统的页面,并将应用打包成jar包发布并部署至服务器。接下来是系统的详细设计,详细设计中包括类图、时序图以及相应代码。最后对系统进行功能性和非功能性测试,检查系统的运行情况与最初的需求是否完全匹配。本系统目前已完成了全部的开发和测试工作,提供了完备的博物馆管理系统以及以博物馆为应用场景的位置服务,包括展品导览、路径规划和文创产品推荐等创新性功能。目前各项功能运行稳定,具有良好的社会应用价值。
基于位置的智慧博物馆系统服务器端软件系统的设计与实现
这是一篇关于定位数据,智慧博物馆,产品推荐,Spring Boot的论文, 主要内容为随着社会的不断发展,定位技术也广泛地应用到了人们的生活中,以室外定位为基础的无人驾驶、地图APP已经日臻成熟。而在现代化的城市生活中,各个城市都在加速建设大型的室内场馆,人们的日常生活也是以室内活动为主,由此室内的位置服务相关需求也应运而生。而博物馆作为人们经常参观的地点,具有人流量大、展出内容与位置密不可分的特点,是研究室内位置服务的重要应用场所。本文以室内定位数据作为基础,以博物馆作为应用的使用场景,构建了一套基于位置的智慧博物馆系统。本文遵循软件工程的开发思路,首先对当前流行的技术进行比较,确定了系统的技术选型。接下来本文进行了需求分析,并根据得出的结果进行系统的概要设计。系统的概要设计主要包括架构设计、功能模块划分、数据库的设计。系统使用Spring Boot作为后端开发框架,使用MyBatis进行数据库的相关操作,使用Vue.js开发web管理系统的页面,并将应用打包成jar包发布并部署至服务器。接下来是系统的详细设计,详细设计中包括类图、时序图以及相应代码。最后对系统进行功能性和非功能性测试,检查系统的运行情况与最初的需求是否完全匹配。本系统目前已完成了全部的开发和测试工作,提供了完备的博物馆管理系统以及以博物馆为应用场景的位置服务,包括展品导览、路径规划和文创产品推荐等创新性功能。目前各项功能运行稳定,具有良好的社会应用价值。
网络环境下基于共识度的产品推荐选择研究
这是一篇关于共识度,模糊集,规范化,产品推荐的论文, 主要内容为全球已经进入了网络时代的高速发展期,网络的快速发展极大地改变了人们的生活。数字技术与传统实体经济深度融合,并逐渐渗透到各个领域。网络购物时,消费者希望买到自己心仪的商品的同时,尽量缩短浏览商品的时间。而消费者在购买汽车等比较贵重的商品之前通常会选择在线上汽车消费者服务平台上了解此类商品。因此,在网络环境中产品推荐系统应用十分广泛,本文提出网络环境下基于共识度的产品推荐选择方法,避免了传统推荐方法中没考虑大众用户认同度问题,同时也能够更好地反映产品的真实质量和受欢迎程度。本文主要完成了以下几部分工作。首先,针对产品推荐问题涉及方法和理论知识做出详细的分析,介绍了决策矩阵规范化、模糊集理论和基准语言集合的理论基础,并对产品属性权重的基本知识进行了介绍。其次,提出了网络环境下基于共识度的产品推荐方法,具体包括以下步骤:(1)对用户的评价信息预处理,规范化不同类型的评价信息以得到评价矩阵。(2)提出了产品在用户之间共识度以及产品综合评价值的计算方法。(3)在属性权重未知的情况下,基于所有用户共识度最大化而且产品的综合评价值(产品与各属性的正理想属性值的加权距离)最小化构建数学模型,以确定产品属性的权重。(4)在给定属性权重或根据步骤(3)建立的数学模型求出属性权重后,计算产品在用户之间的共识度和综合评价值,得到产品的集成评价值并给出产品的排序与推荐结果。然后,通过算例验证了本文提出的研究方法的效果、可行性和潜在应用。最后,针对产品推荐这一问题,为更好地展现本文的研究方法,根据前文的具体算法,建立了产品推荐系统。允许用户和管理员进行登录,用户针对产品进行评价。系统计算产品推荐结果,并将结果显示在系统界面中。评价数据和结果通过数据库保存,方便后续对数据的处理。
基于位置的智慧博物馆系统服务器端软件系统的设计与实现
这是一篇关于定位数据,智慧博物馆,产品推荐,Spring Boot的论文, 主要内容为随着社会的不断发展,定位技术也广泛地应用到了人们的生活中,以室外定位为基础的无人驾驶、地图APP已经日臻成熟。而在现代化的城市生活中,各个城市都在加速建设大型的室内场馆,人们的日常生活也是以室内活动为主,由此室内的位置服务相关需求也应运而生。而博物馆作为人们经常参观的地点,具有人流量大、展出内容与位置密不可分的特点,是研究室内位置服务的重要应用场所。本文以室内定位数据作为基础,以博物馆作为应用的使用场景,构建了一套基于位置的智慧博物馆系统。本文遵循软件工程的开发思路,首先对当前流行的技术进行比较,确定了系统的技术选型。接下来本文进行了需求分析,并根据得出的结果进行系统的概要设计。系统的概要设计主要包括架构设计、功能模块划分、数据库的设计。系统使用Spring Boot作为后端开发框架,使用MyBatis进行数据库的相关操作,使用Vue.js开发web管理系统的页面,并将应用打包成jar包发布并部署至服务器。接下来是系统的详细设计,详细设计中包括类图、时序图以及相应代码。最后对系统进行功能性和非功能性测试,检查系统的运行情况与最初的需求是否完全匹配。本系统目前已完成了全部的开发和测试工作,提供了完备的博物馆管理系统以及以博物馆为应用场景的位置服务,包括展品导览、路径规划和文创产品推荐等创新性功能。目前各项功能运行稳定,具有良好的社会应用价值。
基于在线评论挖掘的生鲜电商用户选择行为与产品推荐研究
这是一篇关于生鲜电商,评论文本挖掘,在线选择行为,产品推荐,协同过滤的论文, 主要内容为随着“互联网+”的推广和用户消费习惯的养成,生鲜电商平台成为一个重要的生鲜品网络营销渠道。生鲜品具有易逝性、冷链物流困难、品牌不突出、标准化程度低等特点,消费者对线上购买的生鲜品仍然缺乏信任,在线消费场景下生鲜品购前信息对用户具有很高的价值。评论作为一种用户生成内容,是对商家口碑与服务产品信息的重要披露方式,成为一种有效的信息获取渠道,影响用户的购买决策。生鲜电商要实现精准营销,需要高效利用用户生成信息,及时、准确地挖掘用户需求,帮助用户解决“信息过载”问题,准确地找到目标产品。在此背景下,本文基于新零售和互联网大数据背景下的生鲜品线上消费场景,通过评论文本挖掘、实证研究和推荐算法等方法,研究如何从海量数据中精准了解用户对生鲜品和服务的关注点和需求点,从定量角度探寻评论中的隐反馈信息对用户选择行为产生的影响,并构建生鲜品营销推荐模型,为生鲜电商平台挖掘用户需求和偏好、实现精准化营销和个性化产品推荐提供一定的理论依据和实践指导。首先,考虑评论的社会影响效用,对在线异质用户隐性需求及偏好进行挖掘研究。运用互联网大数据,通过文本挖掘技术获取评论中的用户需求特征。结合用户属性及生鲜品属性(产地、重量、价格等),考虑评论隐反馈信息对用户购买决策行为的影响,构建融合评论社会影响效用的Mixed logit模型,对用户在线选择行为进行了分析。再通过实际生鲜电商数据进行算例分析。研究发现:生鲜品属性变量(显性需求)不能充分捕捉用户需求,更多隐形需求隐含在其他用户的评论中,影响用户的选择行为。与不考虑评论影响效用的模型对比,纳入在线评论隐反馈信息所建立的考虑评论社会影响效用的生鲜电商用户选择模型具有更好的解释性,验证了本文模型对于研究在线用户的选择行为具有实际价值。其次,根据生鲜品的特征和线上交易特点,研究基于用户修正评分和Item-CF的生鲜品推荐算法。结合基于改进词性路径模板提取算法的产品特征抽取方法和基于情感词典的特征维度情感分析方法,获得评论情感态度,对用户评分进行细粒度区分。进一步地,考虑了推荐中的流行度失衡问题和用户对生鲜品季节性的需求偏好,运用流行度时间衰减因子和季节敏感因子改进评分预测函数,构建了融合用户评分修正和Item-CF的生鲜品推荐算法,进行评分预测和推荐。根据京东生鲜电商数据集,划分训练集和测试集并展开实验,结果表明:评分修正方法可根据用户评论有效地区分用户的真实偏好,并对提升推荐结果的准确性具有较好的效果;与不考虑评分修正的算法对比,提升了推荐的多样性和稳定性;考虑流行度衰减因子和生鲜品季节敏感因子可有效提升推荐的准确率和多样性;与其他协同过滤基础算法对比表明,Item-CF算法比User-CF算法更适用于生鲜品的推荐。研究丰富了传统离散选择模型的应用领域,扩充了生鲜电商领域的现有推荐技术和方法,同时为生鲜电商平台精准营销、经营策略调整、个性化推荐等决策提供思路。
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