| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.1 群智感知的研究现状 | 第12页 |
| 1.2.2 互联网环境下跨媒体旅游大数据感知研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 基于景区监控视频的游客状态感知研究现状 | 第13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的主要内容及结构 | 第14-17页 |
| 第二章 相关技术 | 第17-29页 |
| 2.1 群智感知技术 | 第17-20页 |
| 2.1.1 群智感知系统 | 第17-18页 |
| 2.1.2 群智感知技术特点 | 第18页 |
| 2.1.3 群智感知的典型应用领域 | 第18-19页 |
| 2.1.4 群智感知技术的研究领域 | 第19-20页 |
| 2.2 网页感知算法 | 第20-24页 |
| 2.2.1 主题爬虫 | 第20-21页 |
| 2.2.2 网页采集算法的分类 | 第21-22页 |
| 2.2.3 Nutch系统 | 第22-23页 |
| 2.2.4 网页更新算法分类 | 第23-24页 |
| 2.3 人群密度感知算法 | 第24页 |
| 2.3.1 人群密度感知算法流程 | 第24页 |
| 2.3.2 图像灰度化 | 第24页 |
| 2.4 贝叶斯网络 | 第24-26页 |
| 2.4.1 贝叶斯网络概念 | 第24-25页 |
| 2.4.2 贝叶斯网络基本原理 | 第25页 |
| 2.4.3 贝叶斯网络预测模式 | 第25-26页 |
| 2.5 多Agent技术 | 第26-28页 |
| 2.5.1 多Agent的结构模式 | 第26-27页 |
| 2.5.2 多Agent通信和协作模式 | 第27-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于Agent的跨媒体旅游大数据感知模型 | 第29-33页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 基于群智感知的跨媒体旅游大数据感知过程 | 第29-30页 |
| 3.3 基于Agent的跨媒体旅游大数据感知模型的建立 | 第30-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于互联网环境的跨媒体旅游大数据感知研究 | 第33-41页 |
| 4.1 引言 | 第33页 |
| 4.2 跨媒体旅游大数据采集研究 | 第33-36页 |
| 4.2.1 基于网页链接的数据采集模块 | 第33-34页 |
| 4.2.2 基于网页内容分析的数据采集模块 | 第34-35页 |
| 4.2.3 基于网页链接和网页内容分析的数据采集算法(WL-CA)的提出 | 第35-36页 |
| 4.3 跨媒体旅游大数据更新研究 | 第36-37页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第37-39页 |
| 4.4.1 基于网页链接和网页内容分析的数据采集算法(WL-CA)实验结果 | 第37-38页 |
| 4.4.2 基于邻近法和等间隔法的动态网页更新算法(DWUP)实验结果 | 第38-39页 |
| 4.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第五章 基于景区视频监控的游客状态感知研究 | 第41-49页 |
| 5.1 引言 | 第41页 |
| 5.2 基于景区视频的人群密度估计 | 第41-43页 |
| 5.2.1 基于景区视频的自适应人群密度估计算法(A-CD)的提出 | 第41-42页 |
| 5.2.2 低密度下人群密度估计模型 | 第42-43页 |
| 5.2.3 高密度下人群密度估计模型 | 第43页 |
| 5.3 基于贝叶斯网络的游客状态感知算法的提出 | 第43-45页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第45-47页 |
| 5.4.1 基于景区视频的自适应人群密度估计算法实验结果 | 第45-46页 |
| 5.4.2 基于贝叶斯网络的游客状态感知算法实验结果 | 第46-47页 |
| 5.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 第六章 基于Agent的跨媒体旅游大数据感知系统的实现 | 第49-57页 |
| 6.1 系统总体架构设计 | 第49页 |
| 6.2 系统主要功能模块设计与实现 | 第49-51页 |
| 6.2.1 跨媒体旅游大数据感知系统的数据采集模块 | 第49-50页 |
| 6.2.2 跨媒体旅游大数据感知系统的数据更新模块 | 第50-51页 |
| 6.3 系统测试 | 第51-52页 |
| 6.3.1 系统测试环境 | 第51页 |
| 6.3.2 系统测试方法 | 第51-52页 |
| 6.4 跨媒体旅游大数据感知系统实现功能界面 | 第52-55页 |
| 6.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 第七章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 7.1 总结 | 第57-58页 |
| 7.2 展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 攻读学位期间研究成果 | 第67页 |
