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面向视障学生的情景感知危急预警与行程推荐服务

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-9页
第1章 绪论第9-17页
   ·研究背景与意义第9-10页
   ·国内外研究现状第10-15页
     ·情景感知研究第11-12页
     ·情景感知推荐系统研究第12-13页
     ·视障服务研究第13-15页
   ·本文研究内容及组织架构第15-17页
第2章 相关技术及理论研究第17-35页
   ·传统的推荐技术研究第17-23页
     ·基于内容(content-based)推荐技术第17-18页
     ·基于协同过滤(collaborative filting)推荐技术第18-22页
     ·混合(hybrid)推荐技术第22页
     ·基于矩阵分解(matrix factorization)的推荐技术第22-23页
   ·情景感知相关理论研究第23-31页
     ·情景感知计算第24-26页
     ·情景感知建模第26-29页
     ·情景感知推理第29-31页
   ·情景感知推荐模型研究第31-33页
     ·基于张量分解的情景感知推荐模型第31-32页
     ·基于矩阵分解的情境感知推荐模型第32-33页
   ·本章小结第33-35页
第3章 面向视障学生的情景感知建模及危急预警第35-51页
   ·面向视障学生的校园本体模型第35-41页
     ·校园情景分类第35-36页
     ·校园领域本体第36-38页
     ·校园本体属性描述第38-40页
     ·领域本体评价第40-41页
   ·校园本体模糊信息处理第41-45页
     ·模糊理论相关定义第41-42页
     ·模糊子集描述第42-44页
     ·模糊本体处理第44-45页
   ·面向视障学生的情景感知危急预警第45-49页
     ·危急推理预警机制第45-46页
     ·基于本体公理的危急预警第46-47页
     ·基于自定义语义推理规则的危急预警第47-49页
   ·本章小结第49-51页
第4章 融入情景因子的视障学生行程推荐第51-59页
   ·面向视障学生的情景感知服务框架第51-53页
   ·单情景下的用户评分预测模型第53-55页
     ·CAMF-C推荐模型第53-54页
     ·参数训练过程及学习算法第54-55页
   ·双情景下的用户评分预测模型第55-57页
     ·CAMF-DC推荐模型第55-56页
     ·参数训练过程及学习算法第56-57页
   ·本章小结第57-59页
第5章 模型仿真与分析第59-69页
   ·实验1:基于校园本体的体温推理预警第59-62页
     ·推理实验环境第59-60页
     ·推理实验过程及结果分析第60-62页
   ·实验2:用户行程推荐模型评价第62-67页
     ·校园情景及活动推荐集合第62页
     ·数据来源第62-64页
     ·评价指标第64页
     ·实验环境第64-65页
     ·实验过程及结果分析第65-67页
   ·本章小结第67-69页
第6章 总结与展望第69-71页
   ·总结第69-70页
   ·展望第70-71页
参考文献第71-77页
附录1 攻读硕士学位期间学术成果第77页
附录2 攻读硕士学位期间参与的项目第77-78页
致谢第78-79页

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