| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 研究现状及前景 | 第10-15页 |
| 1.3 论文结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 系统总体方案设计 | 第17-27页 |
| 2.1 系统设计目标 | 第17页 |
| 2.2 客房控制系统总体结构设计 | 第17-18页 |
| 2.3 系统通信机制确立 | 第18-26页 |
| 2.3.1 服务器通信设计 | 第19-21页 |
| 2.3.2 接收确认机制 | 第21-23页 |
| 2.3.3 数据传输安全性设计 | 第23-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 客房控制系统的硬件设计 | 第27-33页 |
| 3.1 主控模块设计 | 第27页 |
| 3.2 总线通信模块设计 | 第27-29页 |
| 3.3 空调控制模块设计 | 第29-30页 |
| 3.4 电动窗帘模块设计 | 第30-31页 |
| 3.5 温湿度监测模块设计 | 第31页 |
| 3.6 可燃有害气体检测模块设计 | 第31-32页 |
| 3.7 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 客房控制系统的软件设计 | 第33-42页 |
| 4.1 树莓派操作系统搭建 | 第33-34页 |
| 4.2 移动终端APP功能设计 | 第34-38页 |
| 4.2.1 登录注册功能设计 | 第34-37页 |
| 4.2.2 主控界面功能设计 | 第37-38页 |
| 4.3 电动窗帘控制设计 | 第38-39页 |
| 4.4 客房门禁系统设计 | 第39-41页 |
| 4.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 客房个性化推荐系统 | 第42-59页 |
| 5.1 推荐系统的评测 | 第42-47页 |
| 5.1.1 推荐系统实验方法 | 第42-44页 |
| 5.1.2 评测指标 | 第44-47页 |
| 5.1.3 评测维度 | 第47页 |
| 5.2 协同过滤算法 | 第47-53页 |
| 5.2.1 基于用户的协同过滤算法 | 第48-50页 |
| 5.2.2 基于物品的协同过滤算法 | 第50-51页 |
| 5.2.3 Slope One算法 | 第51-53页 |
| 5.3 基于Apache Mahout电影推荐系统的实现 | 第53-58页 |
| 5.3.1 环境部署 | 第53页 |
| 5.3.2 电影推荐系统总体设计 | 第53-54页 |
| 5.3.3 Apache Mahout工具简介 | 第54页 |
| 5.3.4 电影推荐系统的实现 | 第54-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 系统测试与分析 | 第59-64页 |
| 6.1 空调控制模块测试 | 第59-60页 |
| 6.2 电动窗帘步进电机驱动测试 | 第60页 |
| 6.3 温湿度监测模块测试 | 第60-61页 |
| 6.4 可燃有害气体检测模块测试 | 第61-62页 |
| 6.5 基于Movie Lens数据集推荐算法的离线实验测试 | 第62-63页 |
| 6.6 本章小结 | 第63-64页 |
| 总结与展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68页 |