基于云平台的智慧旅游信息推送系统研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究背景和意义 | 第8-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文研究内容 | 第11页 |
| ·论文结构安排 | 第11-13页 |
| 2 基于云平台的智慧旅游信息推送系统相关技术介绍 | 第13-30页 |
| ·云计算技术概述 | 第13-15页 |
| ·云计算概述 | 第13页 |
| ·云计算平台架构 | 第13-15页 |
| ·Hadoop技术 | 第15-17页 |
| ·Hadoop分布式文件系统HDFS | 第15-16页 |
| ·MapReduce编程模型 | 第16-17页 |
| ·信息推荐系统 | 第17-23页 |
| ·推荐系统 | 第18-20页 |
| ·推荐算法 | 第20-23页 |
| ·本体与上下文相关理论 | 第23-25页 |
| ·本体的相关理论 | 第23-24页 |
| ·上下文模型相关理论 | 第24-25页 |
| ·信息推送技术 | 第25-30页 |
| ·C2DM云端推送 | 第26-27页 |
| ·MQTT协议实现推送 | 第27-28页 |
| ·RSMB实现推送 | 第28页 |
| ·XMPP协议实现Android推送 | 第28-30页 |
| 3 系统关键技术研究 | 第30-44页 |
| ·用户和旅游信息服务上下文本体模型 | 第30-34页 |
| ·用户上下文本体建模 | 第31-32页 |
| ·旅游信息服务分类本体 | 第32-34页 |
| ·基于协同过滤算法 | 第34-38页 |
| ·基于用户的协同过滤算法分析 | 第35-36页 |
| ·基于项目的协同过滤算法分析 | 第36-38页 |
| ·基于地理位置的旅游信息推荐 | 第38-41页 |
| ·旅游信息推送 | 第41-44页 |
| 4 基于MapReduce的旅游信息推荐算法改进 | 第44-55页 |
| ·基于用户和旅游信息上下文的推荐算法 | 第44-47页 |
| ·旅游信息推荐问题描述 | 第44-45页 |
| ·旅游信息推荐算法流程 | 第45-46页 |
| ·基于用户和旅游信息上下文推荐算法设计 | 第46-47页 |
| ·运用MapReduce对协同过滤算法改进 | 第47-49页 |
| ·基于MapReduce的协同过滤算法设计 | 第49-53页 |
| ·改进算法测试 | 第53-55页 |
| 5 系统设计与实现 | 第55-58页 |
| ·移动客户端设计 | 第55-56页 |
| ·推送服务器设计 | 第56-57页 |
| ·应用服务器设计 | 第57-58页 |
| 6 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·总结 | 第58页 |
| ·展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
