智能博物馆导览系统的研究与应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 课题背景 | 第11-12页 |
| 1.2 本文的主要研究内容 | 第12-14页 |
| 1.2.1 研究目标 | 第12-13页 |
| 1.2.2 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的组织结构 | 第14-15页 |
| 1.4 本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 研究现状和相关理论知识技术 | 第16-29页 |
| 2.1 智能博物馆研究现状 | 第16-17页 |
| 2.1.1 国外研究现状 | 第16-17页 |
| 2.1.2 国内研究现状 | 第17页 |
| 2.2 推荐系统概述 | 第17-27页 |
| 2.2.1 推荐系统的定义 | 第18页 |
| 2.2.2 常用推荐算法 | 第18-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 智能博物馆文物关联性分析 | 第29-47页 |
| 3.1 智能博物馆的文物关联性问题分析 | 第29-30页 |
| 3.2 基于向量空间模型的文物关联性分析 | 第30-46页 |
| 3.2.1 文物数据总览 | 第30-32页 |
| 3.2.2 文物数据预处理 | 第32-38页 |
| 3.2.3 文物关联度计算模型 | 第38-42页 |
| 3.2.4 实验和分析 | 第42-46页 |
| 3.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 智能博物馆导览系统文物推荐模型 | 第47-61页 |
| 4.1 智能博物馆文物推荐度影响因素研究分析 | 第47-50页 |
| 4.1.1 游客评分影响因素研究分析 | 第47-48页 |
| 4.1.2 专家综合评价影响因素研究分析 | 第48-49页 |
| 4.1.3 游客历史游览记录影响因素研究分析 | 第49-50页 |
| 4.2 智能博物馆导览系统中的文物推荐算法 | 第50-60页 |
| 4.2.1 基于协同过滤的推荐算法现状分析 | 第50-51页 |
| 4.2.2 文物二阶段组合推荐算法 | 第51-57页 |
| 4.2.3 文物二阶段组合推荐算法效果分析 | 第57-60页 |
| 4.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 智能博物馆导览系统的设计与实现 | 第61-80页 |
| 5.1 系统建设需求 | 第61页 |
| 5.2 系统建设目标 | 第61-62页 |
| 5.3 系统设计方案 | 第62-65页 |
| 5.3.1 技术路线 | 第62-64页 |
| 5.3.2 系统功能与结构设计 | 第64-65页 |
| 5.4 智能博物馆导览系统模块设计 | 第65-71页 |
| 5.4.1 数据库关键表结构总览 | 第65-67页 |
| 5.4.2 文物预处理模块 | 第67-68页 |
| 5.4.3 文物关联度计算模块 | 第68-69页 |
| 5.4.4 文物推荐模块 | 第69-70页 |
| 5.4.5 文物导览模块 | 第70-71页 |
| 5.5 智能博物馆导览系统的实现 | 第71-78页 |
| 5.5.1 公共基础层实现 | 第71-73页 |
| 5.5.2 应用服务层实现 | 第73-74页 |
| 5.5.3 展示层实现 | 第74-78页 |
| 5.6 本章小结 | 第78-80页 |
| 第6章 总结与展望 | 第80-82页 |
| 6.1 总结 | 第80-81页 |
| 6.2 展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-86页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87页 |
