旅游多媒体信息主动服务系统研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-13页 |
| ·论文来源 | 第10页 |
| ·论文背景 | 第10页 |
| ·论文研究内容 | 第10-11页 |
| ·研究意义 | 第11页 |
| ·论文结构 | 第11-13页 |
| 第二章 关键技术 | 第13-26页 |
| ·智能推拉技术 | 第13-17页 |
| ·信息推送与信息拉取技术 | 第13-14页 |
| ·智能推拉技术 | 第14-15页 |
| ·智能推拉技术的服务方式 | 第15-16页 |
| ·智能推拉技术的应用 | 第16-17页 |
| ·Agent技术 | 第17-21页 |
| ·Agent概念与特性 | 第17-18页 |
| ·多代理系统 | 第18-19页 |
| ·面向Agent技术的程序设计 | 第19-20页 |
| ·Agent的通信 | 第20-21页 |
| ·用户兴趣建模方法 | 第21-25页 |
| ·向量空间模型 | 第22-23页 |
| ·文本训练及分类算法 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 旅游多媒体主动服务系统的总体设计 | 第26-36页 |
| ·系统需求分析 | 第26页 |
| ·系统框架设计 | 第26-29页 |
| ·总体框架 | 第27-28页 |
| ·工作流程 | 第28-29页 |
| ·主要功能模块 | 第29-31页 |
| ·用户接口Agent | 第29页 |
| ·过滤排序Agent | 第29-30页 |
| ·兴趣学习Agent | 第30页 |
| ·监控Agent | 第30页 |
| ·信息检索Agent | 第30-31页 |
| ·数据库设计 | 第31-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 用户兴趣模型的建立 | 第36-55页 |
| ·传统用户兴趣建模方法分析 | 第36-37页 |
| ·用户兴趣信息获取和预处理 | 第37-40页 |
| ·用户兴趣信息获取 | 第37-39页 |
| ·用户数据预处理 | 第39-40页 |
| ·基于向量夹角的K-近邻算法用户兴趣建模 | 第40-45页 |
| ·文档模型建立及其结构化处理 | 第41-43页 |
| ·用户兴趣判定 | 第43-44页 |
| ·模型评价 | 第44-45页 |
| ·算法改进 | 第45-52页 |
| ·算法分析 | 第45-47页 |
| ·基于分类效率的改进 | 第47-48页 |
| ·基于分类精度的改进 | 第48-50页 |
| ·实验分析 | 第50-52页 |
| ·用户兴趣模型更新 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 旅游多媒体主动服务系统实现 | 第55-68页 |
| ·系统各Agent模块实现 | 第55-59页 |
| ·用户接口Agent | 第56页 |
| ·兴趣学习Agent | 第56-57页 |
| ·过滤排序Agent | 第57-59页 |
| ·信息检索Agent | 第59页 |
| ·旅游多媒体主动服务原型系统的实现 | 第59-64页 |
| ·用户兴趣注册 | 第60-61页 |
| ·用户个性站点 | 第61-62页 |
| ·多媒体主动服务 | 第62-64页 |
| ·系统测试 | 第64-67页 |
| ·测试用例设计 | 第64-66页 |
| ·测试结果分析 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·论文总结 | 第68-69页 |
| ·进一步研究工作 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第75页 |
| 申请发明专利 | 第75页 |
| 发表学术论文 | 第75页 |
