一、基于组件的分类广告分布浏览系统（论文文献综述）
秦川[1]（2021）在《面向智能招聘的数据挖掘方法及其应用》文中认为在世界经济的快速发展中,人才一直是企业发展的最重要生产力。因此,企业均将人才招聘做为最重要的发展战略之一,并尝试开发智能化招聘系统来高效地吸引、识别、筛选优秀的人才。近年来,招聘网站的出现使得招聘市场从信息不对等偏向企业的卖方市场逐步向信息对等的供求市场演化,从而导致招聘市场上的竞争愈发激烈,给企业人才招聘带来了一系列全新的挑战。与此同时,飞速发展的数字化招聘系统与在线招聘网站积累了大量的招聘数据,这为智能招聘系统的发展提供了新的范式。目前,围绕智能招聘的相关研究方滋未艾,受到计算机、管理学及其相关交叉学科研究者的广泛关注。然而现有研究依旧面临着数据多源异构、算法缺乏可解释性以及相关学科交叉等挑战。为此,本文利用数据挖掘技术并结合管理学等交叉学科知识,围绕人才招聘中人才吸引、人才筛选、人才评估三个核心环节开展了系统性的研究工作。相关工作依托于百度人才智库平台,研究问题和数据源于实际招聘场景,研究成果均在真实招聘业务中部署和验证,具有很好的实际应用价值。本文主要贡献可以概括如下:第一,在人才吸引方面,通过挖掘分析海量招聘数据中岗位文本数据,提出基于能力感知的岗位需求文本自动生成方法,从而可以有效地预测出不同岗位的技能需求,帮助人力资源员工更高效地设计岗位需求文本,助力企业吸引合适的人才。具体地,首先提出了一个能力感知的神经主题模型,实现从海量的招聘数据中蒸馏出丰富的能力信息。然后设计了一个基于编码器-解码器结构的循环神经网络去实现岗位需求文本生成。为了保证生成结果可以全面地覆盖和该岗位相关并具有代表性的能力需求,进一步提出了能力感知下的注意力机制和复制机制来指导岗位需求生成过程。此外,设计了一种能力感知下的策略梯度训练算法来有效地提升生成的岗位需求的合理性和流畅度。最后,在两个采集于真实应用场景的招聘数据集中进行了大量实验,结果验证了所提方法可以有效地生成岗位需求文本,准确覆盖该岗位所需的相关技能,并且具有很好的可解释性。第二,在人才筛选方面,提出了基于技能感知下的人岗匹配模型,从而可以有效地衡量人才和岗位之间的匹配度,提升招聘筛选效率。具体地,首先基于循环神经网络设计了一个对岗位需求文本和求职者工作经历文本的词级别的语义表征模块。并且通过两个特殊设计的基于主题的能力感知下的层级别注意力机制,更为有效地捕捉岗位需求中的重要语义信息,以及评估对于特定岗位需求下不同工作经历的重要性。然后,基于历史招聘记录数据针对所提出的人岗匹配模型进一步设计了一种重训练机制,实现对匹配效果的提升。此外,本文将所提的模型应用到人才初筛和岗位推荐这两个具体的人才招聘任务中。最后,在一个采集于真实应用场景的招聘数据集中进行了大量的实验,其实验结果验证了所提模型在预测人才岗位匹配度上的准确性和预测结果的可解释性。第三,在人才评估方面,提出了专业技能导向的面试题库自动生成和智能检索算法,构建了一个智能面试官辅助工具帮助面试官高效地准备面试试题考察求职者。该系统首先实现了基于在线知识分享社区中蕴含的信息来大规模生成技能导向的面试试题。具体地,提出了一个新颖的远程监督下的技能实体识别方法,实现在少量人为数据标注的情景下对搜索引擎中包含的海量点击数据和网页标题数据高效地识别技能实体。并提出了一种基于神经网络的生成模型来生成技能导向的面试试题,其中设计了一种数据驱动下的高质量训练数据构建算法,以及一种新颖的训练方法来有效地提升面试试题生成的效果。该系统进一步实现基于搜索引擎中的点击搜索日志数据,构建一个推荐系统来帮助面试官检索合适的面试题。这里设计了一种基于图提升的试题推荐算法,从而可以针对面试官检索的一组技能高效地推荐合适的试题。最后,在采集于真实应用场景的数据集上分别有效地验证了所提方法在生成技能导向的面试试题质量和试题检索准确率这两方面的性能。第四,在人才评估方面,进一步提出了基于技能关系图的个性化笔试、面试试题推荐框架,从而实现对候选人能力的有效评估。该框架的核心是构建了一个工作技能的知识图,来全面建模人才评估中应该涉及的相关能力。具体地,首先构建了一个基于双向循环神经网络和条件随机场的模型实现对招聘数据中技能实体的抽取,通过设计了一种门机制来提升抽取效果。随后基于海量的搜索引擎中的点击数据,构建了一个新颖的标签传播算法,进一步提升了抽取到的技能实体的可靠性。然后通过设计一个基于多源内容特征下的分类模型来实现挖掘技能实体之间的上下位关系,来构建技能图。并且基于技能图设计了一种个性化的试题推荐算法,帮助提升人才评估效率。最后,在采集于真实应用场景的招聘数据上进行了大量的实验,其结果验证了所提框架每个组成部分的有效性。
孙寒末[2]（2020）在《基于深度学习的网上书城推荐算法研究》文中提出随着各种计算机网络信息技术的不断进步与革新,互联网中越来越多的数据如图像、文本等信息资源得到了更多的共享,这也给人们的日常生活中无论生活工作方式还是娱乐方式都带来了极大的改变。而相应的,技术爆炸带来了信息的爆炸式增长,人们淹没在各种各样不同领域的信息海洋里,想要通过简单搜索和查找找到自己真正感兴趣或是要使用的内容也随之变得越来越难。所以为了解决信息超载问题,推荐系统成为了最有可行性的办法之一。目前在电商领域,推荐算法推荐系统的应用非常广泛。在各大网上书城上购书也成为了人们普遍采用的购书方式。目前网上书城大多数都在使用基于协同过滤的推荐算法,在面临冷启动和数据稀疏情况时略显乏力,本文针对网上书城的个性化推荐算法尝试提出改进,对图书推荐系统的框架,算法的改进进行了阐述说明,论文主要从以下几个方面进行了研究:1.建立了书籍语料库,使用Word2Vec中的跳词模型对自然语言建模从而得到词向量;使用卷积神经网络中在输入数据前对其进行预处理。相比现有语料库,本文的书籍语料库在对书籍资料输入数据的预处理方面得到效果有所提高。2.在现有模型的基础上改进了卷积神经网络模型,改进后的卷积神经网络模型在进行对书籍分类的工作时,相对于经典模型结果准确度有所提升。3.研究了基于卷积神经网络的推荐技术与基于协同过滤的推荐算法在实际中有效的组合、应用于推荐系统。改进后结合的推荐结果优于传统的基于协同过滤的推荐算法,并一定程度的缓解了如今传统推荐算法普遍存在的冷启动问题。4.实现一个图书推荐系统网页,使用Flask Web作为前端网页构架,包括登录、注册、浏览、推荐等页面;使用My SQL作后端的数据库来保存客户及图书信息。
周慧[3]（2020）在《抖音短视频中智能广告精准投放策略》文中研究指明广告投放是广告活动中非常关键的一步。近几年,随着人工智能的发展,人工智能与广告的结合日益密切,对广告投放的内涵、方式、效度等方面都产生了深度的影响,日常习惯的传统广告投放已经悄悄变成了智能广告精准投放。作者立足于国内广告市场现状,综合分析和评估,发现抖音APP在中国市场上近些年发展态势强劲,平台用户不断转化为现实的和潜在的消费者,其广告投放模式吸引了广告主的眼光,故将抖音短视频智能广告选定为特定的研究对象。本文从传播学的角度出发,运用广告的价值论和网络整合营销4I理论,采用了文献分析法、对比分析法和案例分析法等研究方法,围绕着广告与受众这一关系体进行探究。首先综合概括了智能广告总体的的定义、特征、决策运行程序和发展现状,描述抖音目前所拥有的开屏广告、单页信息流广告、原生信息流广告、Topview广告、搜索页面广告五种不同类型广告。针对抖音广告投放策略的分析,抖音充分运用信息流实时竞价、标签化定向、定向投放与广告主自主投放的方式。在广告投放策略和优势分析上以理论为分析框架,通过案例分析法,结合抖音智能广告经典案例运用,探讨其对受众基于互动性、即时性、目标识别、受众个性化和行为导向上的精准投放策略。并将抖音广告与快手和微信朋友圈广告进行对比,总结抖音短视频智能广告在精准投放策略上存在着一些问题。这些不同阶段的问题分别在受众的本能生理、心理、理论和观念、活动和实践水平上对广告的评价产生着影响。因此,本文提出在配合前期算法投放的基础上,广告还需进一步增进受众信息、舒适、社交、娱乐价值的获得,体现社会文明价值。分别从组合层面、数据层面、协调层面、创意层面、和优化层面进行改进。在组合层面,搭配使用用户增量、自动扩量与系统优选方式,整合投放策略,根据广告相对于用户的匹配度大小来调整投放方式。在数据层面上,通过智能技术构建更清晰的用户画像,让广告投向更精准的目标消费者,并追踪消费者的即时数据,更重要的在于抓住用户需求的关键时刻,追求“精确制导”服务。协调层面要通过调整投放频次和建立沟通反馈机制侧围出击,让平台和用户自主降“打扰”,加强人文关怀体现。创意层面体现在投放内容与形式上,更加注重形式呈现和内容表达的创新,进一步提供广告定制。在优化层面要关注净化平台广告生态,严把投放关,健全监督投诉机制。以此提升广告的价值。
李丹[4]（2020）在《基于虚拟现实技术的校园场景研究与实现》文中指出基于虚拟现实技术的校园场景研究与实现已成为教育教学的热点。随着信息技术和人工智能技术的广泛应用,对基于虚拟现实技术的校园仿真场景的研究具有重要的应用价值和社会意义。虚拟现实技术运用到校园场景中,让整个场景具有沉浸感、交互性和构想性。该技术将校园场景虚拟化,将人物投入其中模拟人的感官,通过指令操作实现人机交互。虚拟校园技术将校园场景通过虚拟现实技术搭建可以弥补过去实地查看、纸质标记耗时耗力的缺陷,且将校园按一定比例建模,利用鼠标和键盘调整用户的视野,可以达到服务师生、宣传校园等目的。虽然部分国内外高校已着手搭建自己的浏览系统,但搭建的浏览系统仍存有缺点。本文针对大部分系统仅为第一人称漫游模式的单一现状以及开发软件对硬件设备要求过高的问题,在第一人称漫游模式的基础上,提出增加第三人称漫游模式和无人机漫游模式,达到丰富漫游场景的目的;针对硬件设备负担重的问题,提出使用Blender和Unity 3D软件混合建模、辅助增加网格导航寻路技术,通过减少人物模型路线行走以及严格控制贴面数量种类的方式,达到减少硬件设备负担的目的。全文以虚拟校园场景研究与实现为主线,以江苏科技大学东校区校园真实场景为研究实例,以Blender软件作为主要建模工具完成虚拟校园场景中建筑物模型、人物模型以及地形模型的搭建,以基于Unity 3D三维引擎作为主要开发平台,利用UNUI进行页面设计。本文所做的主要内容如下:（1）完成对江苏科技大学东校区校园整体地形及建筑物的信息采集,将计算机图形学作为设计思想,GIS技术与3D建模技术相结合,对校园建筑、绿化、地形和其他取决于地理分布的信息进行3D可视化处理,借助3D游戏软件Blender和画图软件Auto CAD搭建所有建筑物模型、局部地形花草树木模型及人物模型,绑定好人物骨骼,完成动画添加。对所有模型进行减面等模型优化,实现校园场景的最终模拟。（2）在传统虚拟校园系统中添加第三人称增加网格导航寻路漫游模式及无人机漫游模式,并在其中增加定点漫游模式,用户可以随时切换到感兴趣的场景旁。无人机模式中还具有无人机数据的下载和上传功能。（3）基于Unity 3D的三维引擎,对系统中还缺少的景物进行添加并集成场景。以C#作为开发语言,通过研究虚拟现实场景中的实时渲染原理、场景中的实体操纵以及实时交互等,实现校园游览的功能。本系统具有交互性、真实感和沉浸感,人物模型站立行走等动作流畅无卡顿,穿模现象成功避免,整个场景与VR顺利集成构成了一个完整的虚拟现实系统,界面交互流畅,达到了预期目的。
周慧敏[5]（2020）在《广东中旅精准营销的构建与应用研究》文中认为随着移动互联网、物联网、云计算等诸多新技术的问世与发展,越来越多的大数据应用正在使各个行业的管理模式与运营体系发生巨大的变化,并带来了令人期待的前景。在大数据时代,旅游产品的营销和推广活动将日益基于数据进行分析,而非传统的营销手段。大数据一方面给旅游市场带来了广阔的发展前景,另一方面也使旅游市场的竞争态势加剧。随着旅游市场竞争的加剧,卖方市场转向了买方市场,消费者有了更多的话语权,对于服务的个性化需求已成了主流态度。广东中旅作为旅游行业中有着多年历史的传统企业,拥有良好的口碑,但与其他企业,尤其是携带互联网基因的在线旅游社OTA相比,广东中旅在营销意识、营销能力方面还存在很大的提升空间。因此本文基于数据驱动的视角,结合用户画像、个性化推荐算法、旅游精准推荐系统等相关概念,通过旅游精准营销的实现新思路进行相关详细分析。首先基于旅游用户画像从概念、分类到构建进行了具体分析,提出了基于用户画像的精准营销实施方案,并实现了基于用户画像聚类的具体实验案例,对结果进行可视化展示;然后本文在旅游精准营销业务需求的基础上,进行个性化推荐算法的设计,实现基于用户聚类的旅游景点推荐算法,证明了推荐系统的实效性,也为解决旅游精准营销问题提出可实操的新途径;最后提出广东中旅的精准旅游推荐系统的整体设计,并结合前文对推荐算法研究的基础完成了推荐系统的核心功能模块的实现。文章的贡献主要体现在:以广东中旅实际营销的问题为导向,以精准营销理论研究作为基础,重点实现了旅游推荐的实践应用方面的技术提升。首先提出了以用户画像方式构建的旅游精准营销,并通过用户聚类算法实现了用户划分;其次通过可行性实验方法实现了旅游景点个性化推荐算法;最后基于旅游景点推荐算法设计了广东中旅的旅游精准推荐系统。本文通过旅游推荐的实践应用为广东中旅通过精准营销转型升级提供了思路。
董兴芝[6]（2019）在《面向高铁Wi-Fi复杂设备的综合监控平台研究与设计》文中提出研究与设计面向高铁Wi-Fi复杂设备的综合监控平台是高铁Wi-Fi运管部门的迫切要求和铁路智慧化运维攻关的重点。特别是伴随着大批量“复兴号”标动列车的投入运营,高铁Wi-Fi运营服务体系规模不断扩大,如何实时监控和管理高铁Wi-Fi系统运行状态,规范系统运营管理,加强平台经营建设,监控系统突发事件,以动态调整运营策略,节省应急实施消耗,成为了高铁Wi-Fi运管部门当前面临的重要课题。论文以高铁Wi-Fi运营服务系统体系架构及应用场景为背景,以网络综合监控思想和方法为研究出发点,深入分析研究CPE（终端设备）广域网管理协议TR069以及Zabbix分布式开源框架,综合多维度监控指标,构建面向高铁Wi-Fi复杂设备的综合监控平台,实现了对高铁Wi-Fi运营服务系统终端设备的固件管理、状态统计、自动配置管理、故障监控与诊断等功能。论文的主要研究工作如下:（1）深入分析综合监控平台相关研究的国内外现状,根据高铁Wi-Fi系统特殊的应用场景,提出了搭建面向高铁Wi-Fi复杂设备的综合监控平台的设计思路。并基于高铁Wi-Fi系统架构及网络结构部署特点,提出了面向高铁Wi-Fi复杂设备的综合监控平台总体架构及功能构成。（2）通过对基于TR069标准协议的云AC（无线接入控制器）、Zabbix开源监控框架以及数据存储等关键技术的深入研究,根据TR069南向北向协议部署特点,设计云AC与车载AC两级通信传输,并利用Zabbix其优秀的监控性能,以Zabbix作为监控数据传输通道,设计TCP/HTTP桥接器保障了监控代理与监控服务端数据的顺利通信,解决了监控数据跨网传输上报的问题。实现了对高铁Wi-Fi运营服务系统终端CPE设备的参数监控、配置管理及统计分析。（3）根据综合监控平台安全性设计原则,基于802.11b/g/n和802.11ac协议基础上,提出了针对非授权AP的检测与防护方案。通过对高铁Wi-Fi系统车载AP,内嵌监听芯片,进行唯一性标识,实现对非法AP的检测与阻断。同时,利用ELK（Elasticsearch+Logstash+Kibana）日志分析技术将日志通过代理收集并传输至平台进行存储,建立日志索引并提供检索服务,实现了对系统应用日志的全链路追踪。（4）围绕综合监控平台的功能需求,深入分析监控平台的的扩展性,提出了面向多系统分散数据的整合方案,实现了设备运行参数信息,列车开行信息、系统运营信息的高度共享与可视化展示。
赵昆仑[7]（2019）在《基于改进粒子群优化算法的农产品交易推荐系统的研究》文中认为在大数据驱动下人工智能发展的今天,大数据的冗余增加了我们获取关键信息的成本,推荐系统已经成为用户获取关键信息的有效途径之一。生鲜农产品平台解决了城镇居民日常生活对生鲜蔬果的需求问题,然而随着生鲜农产品平台的不断发展,用户从众多平台中找到目标商家难度增大。因此本文基于社区用户环境搭建了一个农产品电商推荐系统,通过挖掘社区用户行为关系来提高农产品商家的推荐准确度。本论文通过对粒子群算法的研究改进,采用微服务技术框架结合推荐算法完成了系统的设计与实现。主要研究重点有以下几个方面:（1）从农副产品电商功能和用户生活场景着手,剖析了多家农副产品电商平台交易模式,比较了传统协同过滤推荐算法存在的问题如冷启动、数据稀疏等,构建了基于社区用户位置和用户购买偏好的农产品交易推荐模型。该模型通过用户距离相似度,用户购买偏好相似度,商家星评相似度形成组合推荐得到最近邻集合,PSO算法将得到的最近邻集合作为初始化粒子群。在PSO算法中,粒子间通过不断共享自己当前位置的个体极值,快速地搜索到全局极值。将全局极值转化为遗传算法的初始种群,发挥遗传算法的全局收敛能力,并且利用遗传算法的交叉和变异能力,弥补了粒子群算法容易陷入局部最优的缺点,充分地展现了基于优化粒子群算法推荐模型的优势。通过将MAE和Precision中的两个测试指标与传统推荐模型的指标对比,验证了改进后推荐模型的准确度,达到了本论文的预期目标。（2）在农产品电商推荐系统技术实现层面采用B/S三层体系架构与SpringBoot+Dubbo微服务开发框架作为推荐系统的整体架构,前端技术JavaScript+jQuery技术,MySQL数据库,Nginx+Tomcat服务器完成了农产品电商推荐系统的设计,同时实现了农产品商家的推荐功能。本论文提出了一种基于优化粒子群算法的农产品推荐模型,实现了农副产品商家对用户的个性化推荐。为了验证推荐模型的准确度,搭建了一个农产品电商推荐系统,设计了满足市场需求的电商推荐架构,完整地实现了前端服务功能与后台管理功能。
严炜炜[8]（2014）在《产业集群创新发展中的跨系统信息服务融合》文中研究说明作为国家创新发展体系的重要组成部分,产业集群创新是提升区域创新能力、区域社会与经济发展水平的关键。尽管产业集群所具备的区位优势有利于协同创新活动的开展,但在产业集群创新实践中,分布式创新资源仍然缺乏有效的整合与组织利用。为满足日益复杂化、综合化的产业集群创新需求,避免创新资源的重复建设,减少集群各创新主体在创新活动中获取分散创新资源的工作付出,需要集群各创新主体在创新资源共建共享的基础上,以协同创新发展理念为指导,在信息服务层面以跨系统融合为手段,充分调用产业集群创新资源,并对信息服务按集群创新阶段性需求特征进行组织加工,以推进面向产业集群的跨系统协同创新发展。当前,国内外均逐渐开始重视对信息服务融合的探索,针对产业集群协同创新开展跨系统信息服务融合研究和实践,不仅是推动产业集群创新活动高效运作的迫切需求,也是实现区域创新发展乃至创新型国家战略的必然选择。本文在梳理国内外产业集群创新和跨系统服务融合研究现状的基础上,以产业集群发展中的创新交互关系演化与信息服务变革为指导,引出产业集群创新发展中的跨系统信息服务融合问题,明确面向产业集群的跨系统信息服务融合需求与发展定位,在探讨产业集群信息服务融合组织架构与技术实现方法的基础上,构建了产业集群信息服务融合平台,继而详细阐述了按知识创新价值链各创新阶段需求进行信息服务融合的实现方法,并通过对光电子信息产业和纺织服装产业进行案例分析,提出产业集群跨系统信息服务融合的推进策略。文中附有图80幅,表14个。全文约18万字,除绪论外共分为8个章节,内容如下：第1章,产业集群创新发展与产业信息服务的跨系统融合。产业集群创新对于区域科技创新发展和创新型国家建设具有重要推动作用。产业集群成员组织间的多元化创新交互关系体现出了协同演进的趋势,而依托于协同创新导向下的信息服务变革,信息服务跨系统融合将促进产业集群协同创新活动的有效开展。本章从产业集群创新结构与集群成员间的交互关系入手,从多学科视角揭示了产业集群发展之中集群协同创新的演进,继而以产业集群协同创新为导向,指出了面向产业集群的跨系统信息服务融合趋势,并论述了跨系统信息服务技术由数据整合向信息集成,并最终朝信息服务融合发展的过程。第2章,产业集群发展中的跨系统信息服务融合需求与定位。产业集群发展中的跨系统信息服务融合是个系统化工程,需要产业集群创新主体之间的协同参与,并进行科学的服务融合发展定位。本章在分析产业集群创新主体的差异化信息服务需求的基础上,探讨了协同创新导向下的产业集群信息服务融合组织需求结构,并分别利用系统动力学分析方法揭示产业集群跨系统创新服务融合的因果关系,利用结构方程模型分析方法验证影响跨系统信息服务融合行为的因素,从而明确了产业集群发展中的跨系统信息服务融合任务、功能定位与目标选择。第3章,面向产业集群的跨系统信息服务融合架构。依据产业集群协同创新中的跨系统信息服务融合需求与发展定位,跨系统信息服务融合需要分步、有序地开展。本章首先从资源要素和功能要素角度归纳了产业集群创新主体的信息服务融合要素；其次,在分析信息服务融合方式和特点的基础上,提出汲取信息融合、过程融合以及网站融合方式的优势,实现从信息、流程到布局展示的混合融合方式；进一步在信息服务融合的组织中,阐述了数据层面基于语义的数据融合方式,以及功能层面以产业集群知识创新价值链创新阶段为依托的跨系统信息服务融合架构模式。第4章,产业集群背景下跨系统信息服务融合的技术实现。为实现面向产业集群的跨系统信息服务融合,本章分别从分布式超媒体系统的架构风格的RESTful轻量级接口技术、基于元数据驱动的微件独立部件封装技术、具有流程逻辑性的管道框架体系等层面阐述了信息服务融合的技术实现方法。以此为基础,提出了面向产业集群的跨系统信息服务融合平台建设的目标和构建原则,并按信息服务融合平台的资源层、数据融合层、微件层和微件封装层的分层架构形式,提出了产业集群背景下的跨系统信息服务融合平台构架。第5章,产业集群创新导向的跨系统融合信息服务的协同推进。产业集群背景下的跨系统信息服务融合平台的利用最终是体现在平台所提供的融合信息服务之上。本章探讨了产业集群融合信息服务的协同推进,其是围绕产业集群知识创新价值链的知识创新、技术创新、创新传播与创新应用四个创新阶段而展开,分别论述了各创新阶段的融合对象与融合流程,并利用Yahoo! Pipes工具实现相应信息服务的融合组织。第6章,产业集群协同创新中的融合信息服务嵌入。融合信息服务在产业集群中的应用需要将其嵌入至产业集群协同创新流程之中。本章在分析信息服务关联组织与嵌入要求的基础上,提出适应于协同创新环节需要的主动式信息提供与知识交互服务流程,并按重组流程分别探讨了融合信息服务的关联与封装组织,同时还从个性化拓展和评价反馈角度分别探索了信息服务融合的个性化设计、定制与推荐,以及服务评价策略和改进措施。第7章,跨系统信息服务融合的方案实证。为从应用角度揭示信息服务融合在产业集群中的实施策略,本章选取光谷光电子信息产业集群和佛山纺织服装产业集群为例,进行了产业集群信息服务融合的方案实证分析,并分别探讨了各产业集群信息服务融合需求、融合设计与嵌入实施方式,为面向产业集群的跨系统信息服务融合实践提供支撑。第8章,总结与展望。通过对全文内容进行梳理和总结,提炼本文的观点与结论,指出本研究中的不足之处,并对该领域进一步的研究作出了展望。
潘兆泰[9]（2013）在《交互式屏幕共享的低复杂度压缩和低延时传输方法》文中指出近年来,随着个人电脑、智能手机和智能电视机等数字设备的发展,融合多个数字设备,以获得更好的用户体验的需求逐渐增加。而交互式计算机屏幕共享技术就是实现这种需求的一种重要技术。本文对于交互式屏幕共享中的一些关键技术进行了研究。交互式计算机屏幕共享需要做到以很低的端到端延时实现屏幕内容共享。一方面,这需要做到低复杂度的屏幕编解码,另一方面,这需要实现低延时传输。本文对于这两个方面进行了研究。此外,万维网上广泛存在的复合图像,是一种特殊类型的计算机屏幕内容,但是有着不同的需求和处理方法,因此本文也做了相应研究。最后,基于对交互式计算机屏幕共享的研究,本文提出多设备协作的浏览器系统以改善客厅环境中的网页浏览体验。具体而言,本文的研究工作和创新之处包括以下方面。首先,针对交互式屏幕共享对于压缩算法的需求,本文提出了一种基于块的低复杂度计算机屏幕序列压缩方法。这个方法通过检测相邻帧之间相同内容的区域来进行帧间编码,而将其余部分分类为图像块和文本块进行帧内编码。块分类算法利用了图像内容和文本内容的块级别的统计特性。本文设计了一种低复杂度并且有效的文本块压缩算法,包括量化方法和熵编码方法。实验结果显示,这个方法编码720P图像的时间小于30ms,同时在编码典型的屏幕图像时获得了与JPEG2000和X264帧内编码可比或者更高的编码效率（甚至高达13～15dB）,并且有更好的视觉质量。此外,与X264相比,本文方法在压缩阅读文档等典型的屏幕序列时最低只产生了其32%的比特率。其次,万维网上的复合图像是一种特殊的屏幕内容,本文描述了一种浏览器友好的复合图像编码器以应对它们区别于一般屏幕内容的需求。这里首先提出一种简单而有效的块分类方法将编码块分类为图像块和文本块,进而将原始图像分为图像层和文本层。接下来提出有效的量化方法等对文本层内容进行预处理,然后采用PNG作为熵编码方法。由于图像层和文本层具有不同的量化方法和量化步长,这里提出了联合质量控制方法来平衡二者的量化误差。测试结果显示,本文提出的方法在压缩效率方面比JPEG2000高最多达16dB,大幅优于JPEG和PNG,而且在视觉质量方面的性能优于JPEG, JPEG2000和DjVu。再次,本文研究了计算机屏幕的低延时传输方法,以满足用户对于屏幕共享系统的交互性需求。本文首先提出了一种低延时传输框架。接下来,分析了视频编码方法和屏幕编码方法的差异,并在此基础上分析了屏幕传输中采用不同传输差错控制方法所导致的延时。最后,提出了一种改进的ARQ方法以降低传输延时。实验结果表明,本文方法的延时比RDP等广泛使用的计算机屏幕共享系统低40%～70%。最后,基于对交互式计算机屏幕共享技术的研究,本文提出了一种多设备协作浏览系统来改善网页浏览体验。本文首先提出了一种基于代理服务器的瘦客户端网页浏览器框架,并且以这个相同的框架支持PC、移动设备和智能电视机上的丰富体验的网页浏览。接下来,本文设计了一种基于智能手机的触屏控制器,并且提出了一种可伸缩屏幕编码方法使得可以在单一码流中支持控制器和浏览器对于网页图像压缩的不同需求。最后,本文提出了一种浏览进程迁移机制以充分发挥多种设备的优势,这个方法可以保持迁移过程中网页内容的连续性。测试结果表明,首先,基于瘦客户端浏览器框架的手机浏览器的载入延时只有IE Mobile的1/4,同时有较低的网络带宽占用和比Skyfire更好的视觉质量；其次,可伸缩编码方法所带来的编码效率和编码复杂度方面的额外开销很小,可以忽略；最后,网页浏览进程迁移方法可以在最多0.8秒内实现浏览内容连续的浏览进程迁移。
曾祥满[10]（2013）在《增强现实技术在图书馆个性化服务平台中的应用研究》文中指出图书馆是人们获取知识的重要渠道。随着信息科技的飞速发展,智能终端在移动互联网领域中的相关应用层出不穷,一些国内外的图书馆纷纷推出了图书馆查询服务的移动客户端。通过这些移动应用,人们可以通过输入查询的关键字来获得图书的相关信息,并可以体验其他的服务。基于图书馆业务数据的学生个性化知识服务平台是一个将移动互联网新型技术和数据挖掘技术结合起来,为读者提供图书查询、图书推荐、读者推荐等个性化服务的平台,其中的基于二维码和增强现实的图书馆信息浏览系统则为置身图书馆内的读者提供了一种基于位置的服务。论文在简述图书馆建设发展的背景之后,介绍了与课题相关的二维码、增强现实、数据挖掘、Objective-C编程技术等技术,并对增强现实技术中的投影原理作了细致的描述。随后论文对基于图书馆业务数据的学生个性化知识服务平台的用户需求进行了分析,并重点分析了基于二维码和增强现实的图书馆信息浏览系统的用户需求,同时简要地说明了系统实现的软硬件环境。论文对运用二维码和增强现实技术实现书架图书信息浏览和读者感兴趣图书推荐的模型作了详细的说明。这部分内容包括定义二维码的信息结构、投影兴趣点相关类的设计与实现、二维码扫描和终端信息更新的模型设计与实现、书架图书信息浏览界面的设计与实现和感兴趣图书信息浏览界面的设计与实现。结合该系统的功能,论文通过设计应用场景对该系统进行相关测试,以验证应用的功能是否与期望相符。结果表明,基于二维码和增强现实的图书馆信息浏览系统能够根据扫描二维码信息的不同向用户呈现不同的信息界面,并以很直观的方式引导读者浏览书架图书信息,同时向用户推荐一些他们感兴趣的图书。论文最后对全文进行了总结,并分析了研究工作中存在的不足,指明了接下来需要改进的方面。同时,作者也对研究生期间的工作做了一个总结。
二、基于组件的分类广告分布浏览系统（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于组件的分类广告分布浏览系统（论文提纲范文）
（1）面向智能招聘的数据挖掘方法及其应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 本研究工作面临的主要挑战 |
| 1.3 国内外发展现状 |
| 1.3.1 人才吸引 |
| 1.3.2 人才筛选 |
| 1.3.3 人才评估 |
| 1.4 研究内容与主要贡献 |
| 1.5 组织结构 |
| 第2章 基于技能预测的岗位需求文本自动生成 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 相关工作 |
| 2.2.1 招聘分析 |
| 2.2.2 自然语言生成 |
| 2.2.3 概率主题模型 |
| 2.3 问题定义 |
| 2.4 基于技能预测的岗位需求自动生成框架(Cajon) |
| 2.4.1 能力感知下的神经主题模型(CANTM) |
| 2.4.2 能力感知下的岗位需求生成神经模型(CANJRG) |
| 2.4.3 能力感知下的策略梯度训练算法(CAPGTA) |
| 2.5 实验分析 |
| 2.5.1 实验数据 |
| 2.5.2 训练参数与环境设置 |
| 2.5.3 基准算法 |
| 2.5.4 评价指标 |
| 2.5.5 实验结果及分析 |
| 2.5.6 生成示例研究与讨论 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于技能感知的人岗匹配 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 相关工作 |
| 3.2.1 人岗匹配分析 |
| 3.2.2 基于深度学习的文本分类与匹配 |
| 3.2.3 基于文本信息的推荐算法 |
| 3.3 问题定义 |
| 3.4 基于技能感知的人岗匹配框架(TAPJFNN)描述 |
| 3.4.1 词级别招聘文本表征 |
| 3.4.2 基于主题的技能感知的层级别表征 |
| 3.4.3 人岗匹配预测 |
| 3.5 人岗匹配的应用 |
| 3.5.1 人才初筛 |
| 3.5.2 岗位推荐 |
| 3.6 实验分析 |
| 3.6.1 实验数据 |
| 3.6.2 训练参数与环境设置 |
| 3.6.3 基准算法 |
| 3.6.4 评价指标 |
| 3.6.5 人才初筛实验结果及分析 |
| 3.6.6 岗位推荐实验结果及分析 |
| 3.6.7 引入非文本特征的结果与讨论 |
| 3.6.8 案例分析与讨论 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 专业技能导向的面试题库自动生成和试题检索 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相关工作 |
| 4.2.1 智能面试辅助 |
| 4.2.2 技能实体识别 |
| 4.2.3 文本生成 |
| 4.3 技能导向试题生成框架描述 |
| 4.3.1 远程监督下的技能识别 |
| 4.3.2 面试试题生成 |
| 4.4 技能导向的试题检索算法描述 |
| 4.4.1 技能推荐 |
| 4.4.2 面试试题检索 |
| 4.5 技能导向试题生成实验结果分析 |
| 4.5.1 技能实体识别的性能分析 |
| 4.5.2 问题生成的性能分析 |
| 4.6 技能导向检索算法实验结果分析 |
| 4.6.1 技能推荐的性能分析 |
| 4.6.2 试题检索的性能分析 |
| 4.6.3 案例分析和讨论 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 基于技能关系图的个性化笔试、面试试题推荐 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 相关工作 |
| 5.2.1 智能人才评估 |
| 5.2.2 实体抽取和关系抽取 |
| 5.3 DuerQuiz框架描述 |
| 5.3.1 技能实体抽取 |
| 5.3.2 技能实体过滤 |
| 5.3.3 技能关系抽取 |
| 5.3.4 个性化问题推荐 |
| 5.4 技能图构建性能分析 |
| 5.4.1 技能实体抽取的性能分析 |
| 5.4.2 技能实体过滤的性能分析 |
| 5.4.3 技能关系抽取的性能分析 |
| 5.5 试题推荐的性能分析 |
| 5.6 案例分析和讨论 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 |
（2）基于深度学习的网上书城推荐算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 推荐算法 |
| 1.3.2 基于深度学习推荐算法研究现状 |
| 1.3.3 基于卷积神经网络推进算法研究现状 |
| 1.4 主要研究内容与论文结构安排 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 论文结构安排 |
| 第二章 关键技术与理论 |
| 2.1 推荐系统 |
| 2.1.1 推荐系统概述 |
| 2.1.2 主要应用场景 |
| 2.1.3 推荐系统中相似度的计算 |
| 2.1.4 推荐系统结构 |
| 2.1.5 基于内容的推荐 |
| 2.1.6 基于协同过滤的推荐 |
| 2.2 深度学习 |
| 2.2.1 卷积神经网络概述 |
| 2.2.2 卷积神经网络结构 |
| 2.2.3 词向量 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 推荐算法的研究 |
| 3.1 数据的预处理 |
| 3.2 卷积神经网络部分 |
| 3.2.1 改进模型的构建 |
| 3.2.2 分类器 |
| 3.3 协同过滤部分 |
| 3.3.1 数据集 |
| 3.3.2 系统评价指标 |
| 3.3.3 实现过程 |
| 3.4 结合卷积神经网络与协同过滤部分 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 书籍推荐系统的实现与实验结果分析 |
| 4.1 系统流程 |
| 4.2 系统框架 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.4 前端设计 |
| 4.5 实验数据收集 |
| 4.6 实验结果及分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 研究工作总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（3）抖音短视频中智能广告精准投放策略（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究概述 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义与价值 |
| 1.1.3 重点、难点和创新点 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 智能广告研究综述 |
| 1.2.2 精准投放研究综述 |
| 1.3 研究方法与研究内容 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 第2章 理论基础的架构和智能广告概述 |
| 2.0 理论基础的架构 |
| 2.0.1 价值论 |
| 2.0.2 网络整合营销4I理论 |
| 2.1 智能广告 |
| 2.1.1 智能广告定义与特征分析 |
| 2.1.2 智能广告的决策运行程序 |
| 2.1.3 智能广告的发展现状 |
| 2.2 抖音智能广告分类 |
| 2.2.1 普通开屏广告 |
| 2.2.2 单页信息流广告 |
| 2.2.3 原生信息流广告 |
| 2.2.4 Topview广告 |
| 2.2.5 搜索页面广告 |
| 第3章 抖音短视频智能广告投放策略现状 |
| 3.1 抖音短视频智能广告投放类型 |
| 3.1.1 标签化定向 |
| 3.1.2 定向投放与广告主自主投放相结合 |
| 3.1.3 信息流实时竞价 |
| 3.2 抖音智能广告精准投放策略及其优势 |
| 3.2.1 基于互动性的精准投放 |
| 3.2.2 基于即时性的精准投放 |
| 3.2.3 基于目标识别的精准投放 |
| 3.2.4 基于受众个性化需求的精准投放 |
| 3.2.5 基于行为导向的精准投放 |
| 3.3 广告与受众的关系 |
| 3.3.1 广告找受众 |
| 3.3.2 受众追求更大价值 |
| 第4章 抖音短视频广告精准投放存在的问题 |
| 4.1 与快手广告的对比 |
| 4.2 与微信朋友圈广告的对比 |
| 4.3 小结之于抖音广告的不足——基于价值评价角度 |
| 4.3.1 推送强势不够人性化:受众本能生理评价调低 |
| 4.3.2 用户定位出现偏差:受众心理评价调低 |
| 4.3.3 投放频次和布局不合理:受众理论和观念评价调低 |
| 4.3.4 评估和反馈不当:受众活动与实践评价调低 |
| 4.3.5 投放内容的审核问题:社会文明评价调低 |
| 第5章 抖音短视频智能广告精准投放优化路径 |
| 5.1 组合层面整合投放策略:受众信息到达价值的提升 |
| 5.1.1 用户增量 |
| 5.1.2 自动扩量 |
| 5.1.3 系统优选 |
| 5.2 数据层面追求精确制导投放:受众信息准确价值的提升 |
| 5.2.1 构建更清晰的用户画像 |
| 5.2.2 从产品策略推标签 |
| 5.2.3 追踪更即时的数据 |
| 5.3 协调层面加强人文关怀:受众舒适与社交价值的提升 |
| 5.3.1 控制广告投放频次 |
| 5.3.2 建立沟通反馈机制 |
| 5.4 创意层面创新内容与形式:受众娱乐价值的提升 |
| 5.4.1 加强投放形式创新 |
| 5.4.2 加强投放内容创新 |
| 5.5 优化层面净化平台广告生态:社会文明价值的的提升 |
| 5.5.1 严把投放关 |
| 5.5.2 健全监督投诉机制 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间公开发表论文(着)及科研情况 |
（4）基于虚拟现实技术的校园场景研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景与研究意义 |
| 1.1.1 课题研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 虚拟校园概述 |
| 1.3 国内外发展历史及研究现状 |
| 1.3.1 国外发展历史及研究现状 |
| 1.3.2 国内发展历史及研究现状 |
| 1.4 本文研究内容及创新点 |
| 1.5 本文基本结构 |
| 第2章 三维建模 |
| 2.1 空间三维信息获取技术 |
| 2.2 三维建模技术 |
| 2.3 人机交互技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 虚拟校园系统分析及流程 |
| 3.1 虚拟现实系统类型及构成 |
| 3.2 系统功能需求分析 |
| 3.3 系统功能架构设计 |
| 3.3.1 用户功能设计 |
| 3.3.2 系统功能设计 |
| 3.3.3 系统总体架构 |
| 3.4 虚拟校园系统开发流程 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 校园3D模型的建立 |
| 4.1 采集数据及处理 |
| 4.2 建筑物建模 |
| 4.3 地形建模 |
| 4.4 人物建模 |
| 4.4.1 人物骨骼的构建 |
| 4.4.2 骨骼绑定 |
| 4.5 环境优化 |
| 4.6 场景优化 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 漫游系统的生成 |
| 5.1 漫游控制 |
| 5.1.1 人机交互性 |
| 5.1.2 无人机数据输入输出 |
| 5.1.3 定点位移 |
| 5.2 网格导航寻路 |
| 5.3 防碰撞设计 |
| 5.4 界面设计 |
| 5.5 模式与场景切换 |
| 5.6 其它设计 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 系统调试与发布 |
| 6.1 测试硬件环境 |
| 6.2 测试结果展示 |
| 6.3 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 总结 |
| 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
| 附录 |
（5）广东中旅精准营销的构建与应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究方法与技术路线 |
| 1.2.1 研究方法 |
| 1.2.2 技术路线 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 创新点 |
| 1.4 本章小节 |
| 第二章 相关概念及现状研究 |
| 2.1 大数据精准营销的研究综述 |
| 2.1.1 精准营销的相关概念 |
| 2.1.2 大数据背景下的精准营销 |
| 2.1.3 大数据精准营销研究评述 |
| 2.2 个性化旅游推荐的相关研究 |
| 2.2.1 旅游规划的研究 |
| 2.2.2 旅游景点的研究 |
| 2.2.3 旅游资源的研究 |
| 2.3 推荐算法概述 |
| 2.3.1 基于协同过滤的推荐 |
| 2.3.2 基于内容的推荐 |
| 2.3.3 关联规则推荐 |
| 2.3.4 其他推荐方法 |
| 2.3.5 推荐算法研究总结 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于用户画像的旅游精准营销 |
| 3.1 旅游用户画像的构建方法 |
| 3.1.1 用户画像主要内容 |
| 3.1.2 用户画像数据源 |
| 3.1.3 用户画像构建原则 |
| 3.1.4 旅游用户画像的实施框架模型 |
| 3.2 用户画像的价值化分析 |
| 3.2.1 旅游用户画像全景图 |
| 3.2.2 精准营销系统中用户画像的功能 |
| 3.2.3 基于用户画像的旅游精准推荐服务创新四要素 |
| 3.3 基于用户画像的聚类实验案例 |
| 3.3.1 聚类分析原理 |
| 3.3.2 用户聚类过程 |
| 3.3.3 用户聚类结果可视化展示 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 旅游精准推荐算法实验及结果分析 |
| 4.1 旅游协同过滤算法推荐流程 |
| 4.2 算法设计 |
| 4.2.1 数据准备 |
| 4.2.2 传统的协同过滤景点推荐算法框架 |
| 4.2.3 基于用户聚类的协同过滤景点推荐算法框架 |
| 4.3 算法对比实验及结果分析 |
| 4.3.1 评价指标 |
| 4.3.2 算法结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 旅游精准推荐平台的构建 |
| 5.1 旅游精准推荐平台的分析 |
| 5.1.1 旅游平台模式的梳理 |
| 5.1.2 旅游精准推荐平台需求分析 |
| 5.1.3 广东中旅旅游精准推荐系统总体设计原理 |
| 5.2 旅游精准推荐系统概要设计 |
| 5.2.1 旅游精准推荐系统软件结构 |
| 5.2.2 模块划分与功能结构 |
| 5.2.3 主要功能设计 |
| 5.3 旅游精准推荐系统功能页面实现 |
| 5.3.1 相关技术与开发环境 |
| 5.3.2 主要功能模块的设计实现页面 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（6）面向高铁Wi-Fi复杂设备的综合监控平台研究与设计（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 课题研究背景 |
| 1.1.2 课题研究意义 |
| 1.2 综合监控技术研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容及结构 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 文章结构安排 |
| 2 高铁Wi-Fi运营服务系统概述 |
| 2.1 高铁Wi-Fi局域网系统构成 |
| 2.1.1 有线组网方案系统构成 |
| 2.1.2 无线组网方案系统构成 |
| 2.2 高铁Wi-Fi运营服务系统功能分析 |
| 2.2.1 主要功能架构 |
| 2.2.2 功能层分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 关键技术介绍 |
| 3.1 云AC技术 |
| 3.1.1 云AC通信协议 |
| 3.1.2 分布式AC技术 |
| 3.2 Zabbix分布式监控技术 |
| 3.2.1 Zabbix监控技术概述 |
| 3.2.2 Zabbix监控基本架构 |
| 3.2.3 Zabbix系统组件 |
| 3.2.4 Zabbix优化 |
| 3.3 数据存储 |
| 3.3.1 MySQL |
| 3.3.2 MongoDB |
| 3.3.3 OpenTSDB |
| 3.4 本章小结 |
| 4 综合监控平台设计 |
| 4.1 监控平台需求分析 |
| 4.1.1 总体需求 |
| 4.1.2 功能需求 |
| 4.1.3 运维需求 |
| 4.1.4 性能需求 |
| 4.1.5 网络需求 |
| 4.2 监控构建原理 |
| 4.3 监控设计原则 |
| 4.4 监控平台总体架构 |
| 4.5 监控平台网络结构设计 |
| 4.6 监控平台功能设计 |
| 4.6.1 设备状态监控设计 |
| 4.6.2 安全防护监控设计 |
| 4.6.3 应用服务日志监控设计 |
| 4.6.4 管理功能设计 |
| 4.6.5 统计功能设计 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 综合监控平台功能实现 |
| 5.1 功能接口设计 |
| 5.1.1 车载AC与Zabbix_Agent接口设计 |
| 5.1.2 云AC与车载AC接口 |
| 5.1.3 Web服务器与Zabbix_Server接口设计 |
| 5.1.4 Web服务器与列车开行信息管理服务器接口设计 |
| 5.2 功能模块实现 |
| 5.2.1 监控管理功能实现 |
| 5.2.2 统计功能实现 |
| 5.2.3 安全告警功能实现 |
| 5.2.4 应用日志监控功能实现 |
| 5.2.5 权限管理功能实现 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读学位期间取得的科研成果 |
| 学位论文数据集 |
（7）基于改进粒子群优化算法的农产品交易推荐系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 推荐系统研究现状 |
| 1.2.2 农产品电商推荐系统研究现状 |
| 1.3 研究目标与内容 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第2章 系统理论与技术 |
| 2.1 微服务框架 |
| 2.1.1 Springboot框架 |
| 2.1.2 Dubbo框架 |
| 2.2 服务器技术 |
| 2.2.1 Nginx服务器 |
| 2.2.2 Tomcat服务器 |
| 2.3 LBS和相关定位技术 |
| 2.4 前端技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 算法模型设计与评估 |
| 3.1 典型推荐算法的介绍 |
| 3.1.1 协同过滤推荐算法 |
| 3.1.2 粒子群算法 |
| 3.2 推荐模型设计 |
| 3.2.1 基于用户位置的概率推荐 |
| 3.2.2 基于社区用户相似度的推荐 |
| 3.2.3 基于优化粒子群算法的推荐模型 |
| 3.3 实验分析 |
| 3.3.1 实验数据与环境 |
| 3.3.2 实验评价指标 |
| 3.3.3 实验结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 系统分析与设计 |
| 4.1 系统分析 |
| 4.1.1 可行性分析 |
| 4.1.2 需求分析 |
| 4.2 系统设计 |
| 4.2.1 系统设计目标 |
| 4.2.2 系统设计原则 |
| 4.3 数据库设计 |
| 4.3.1 概念结构设计 |
| 4.3.2 逻辑结构设计 |
| 4.3.3 数据表设计 |
| 4.4 推荐系统的功能设计 |
| 4.5 商品推荐流程 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 系统实现与测试 |
| 5.1 各功能模块的实现 |
| 5.2 系统测试 |
| 5.2.1 用户满意度 |
| 5.2.2 预测准确度 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）产业集群创新发展中的跨系统信息服务融合（论文提纲范文）
| 论文创新点 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 表目录 |
| 图目录 |
| 0 绪论 |
| 0.1 选题背景与研究意义 |
| 0.1.1 选题背景 |
| 0.1.2 研究意义 |
| 0.2 国内外研究现状分析 |
| 0.2.1 产业集群及其创新研究 |
| 0.2.2 跨系统服务融合研究 |
| 0.2.3 研究现状评析 |
| 0.3 研究内容、方法和创新点 |
| 0.3.1 研究内容 |
| 0.3.2 研究方法 |
| 0.3.3 研究创新点 |
| 1 产业集群创新发展与产业信息服务的跨系统融合 |
| 1.1 产业集群创新结构与集群交互关系演化 |
| 1.1.1 产业集群构成及其创新行为 |
| 1.1.2 产业集群创新结构与特征 |
| 1.1.3 产业集群成员间的交互关系演化 |
| 1.2 产业集群创新的协同演进分析 |
| 1.2.1 生态学视角下的产业集群协同创新演进 |
| 1.2.2 物理学视角下的产业集群协同创新演进 |
| 1.2.3 经济学视角下的产业集群协同创新演进 |
| 1.2.4 社会学视角下的产业集群协同创新演进 |
| 1.3 产业集群协同创新导向的跨系统信息服务融合 |
| 1.3.1 协同创新导向下的信息服务变革 |
| 1.3.2 面向产业集群协同创新的信息服务跨系统融合 |
| 1.3.3 跨系统信息服务技术的协同发展 |
| 2 产业集群发展中的跨系统信息服务融合需求与定位 |
| 2.1 产业集群协同创新中的信息服务融合需求 |
| 2.1.1 产业集群创新发展中的多元信息服务需求 |
| 2.1.2 产业集群创新信息服务融合组织需求 |
| 2.1.3 协同创新导向的信息服务融合需求结构 |
| 2.2 产业集群跨系统创新中信息服务融合的动力学机制 |
| 2.2.1 产业集群跨系统创新服务融合的系统动力学分析 |
| 2.2.2 产业集群跨系统创新服务融合的因果关系分析 |
| 2.2.3 产业集群跨系统创新服务融合的动力模型构建 |
| 2.3 跨系统信息服务融合的影响因素 |
| 2.3.1 影响因素模型与假设 |
| 2.3.2 影响因素模型验证分析 |
| 2.3.3 基于验证模型的影响因素分析 |
| 2.4 跨系统信息服务融合的发展定位 |
| 2.4.1 跨系统信息服务融合任务 |
| 2.4.2 跨系统信息服务融合功能定位 |
| 2.4.3 跨系统信息服务融合目标选择 |
| 3 面向产业集群的跨系统信息服务融合架构 |
| 3.1 面向集群创新主体的信息服务融合要素 |
| 3.1.1 创新主体信息服务融合资源要素 |
| 3.1.2 创新主体信息服务融合功能要素 |
| 3.2 基于跨系统协同的信息服务融合方式选择 |
| 3.2.1 信息融合方式 |
| 3.2.2 过程融合方式 |
| 3.2.3 网站融合方式 |
| 3.2.4 混合融合方式 |
| 3.3 跨系统信息服务中的多源异构数据融合组织 |
| 3.3.1 语义网与数据融合的关系 |
| 3.3.2 基于语义的数据融合关键技术 |
| 3.3.3 基于语义的数据融合实现 |
| 3.4 基于知识创新价值链的功能融合实现 |
| 3.4.1 基于知识创新价值链的产业集群创新阶段 |
| 3.4.2 基于知识创新价值链的服务功能组织 |
| 4 产业集群背景下跨系统信息服务融合的技术实现 |
| 4.1 基于RESTful的融合接口设计 |
| 4.1.1 融合接口设计样式选择 |
| 4.1.2 基于RESTful的接口技术及其特征 |
| 4.2 基于微件的融合部件封装 |
| 4.2.1 微件设计形式及其特征 |
| 4.2.2 基于微件的服务封装技术与规范 |
| 4.3 基于管道的服务融合框架体系 |
| 4.3.1 服务融合架构形式 |
| 4.3.2 基于管道的轻量级服务融合框架 |
| 4.4 跨系统信息服务融合平台构建 |
| 4.4.1 跨系统信息服务融合平台建设目标 |
| 4.4.2 跨系统信息服务融合平台构建原则 |
| 4.4.3 跨系统信息服务融合平台构架 |
| 5 产业集群创新导向的跨系统融合信息服务的协同推进 |
| 5.1 跨系统知识创新服务的融合推进 |
| 5.1.1 知识创新服务融合对象选择 |
| 5.1.2 知识创新服务融合流程组织 |
| 5.1.3 知识创新服务融合的业务实现 |
| 5.2 跨系统技术创新服务的融合推进 |
| 5.2.1 技术创新服务融合对象选择 |
| 5.2.2 技术创新服务融合流程组织 |
| 5.2.3 技术创新服务融合的业务实现 |
| 5.3 跨系统创新传播服务的融合推进 |
| 5.3.1 创新传播服务融合对象选择 |
| 5.3.2 创新传播服务融合流程组织 |
| 5.3.3 创新传播服务融合的业务实现 |
| 5.4 跨系统创新应用服务的融合推进 |
| 5.4.1 创新应用服务融合对象选择 |
| 5.4.2 创新应用服务融合流程组织 |
| 5.4.3 创新应用服务融合的业务实现 |
| 6 产业集群协同创新中的融合信息服务嵌入 |
| 6.1 面向产业集群协同创新的信息服务关联组织与嵌入 |
| 6.1.1 信息服务关联组织与嵌入要求 |
| 6.1.2 信息服务嵌入中的流程重组 |
| 6.2 基于业务关联的融合信息服务封装组织 |
| 6.2.1 基于流程的信息服务关联 |
| 6.2.2 信息服务融合封装中的组织协调 |
| 6.3 面向流程需求的嵌入服务拓展 |
| 6.3.1 面向流程需求的嵌入服务个性化设计 |
| 6.3.2 面向流程需求的嵌入服务定制与推荐 |
| 6.4 基于服务协同的融合信息服务嵌入评价 |
| 6.4.1 融合信息服务嵌入的协同度评价 |
| 6.4.2 融合信息服务嵌入的满意度评价 |
| 6.4.3 融合信息服务嵌入的改进 |
| 7 跨系统信息服务融合的方案实证 |
| 7.1 光电子信息产业集群的跨系统服务融合 |
| 7.1.1 光电子信息产业集群发展及其信息服务融合需求 |
| 7.1.2 光电子信息产业集群服务融合设计 |
| 7.1.3 光电子信息产业集群服务融合嵌入与实施 |
| 7.2 纺织服装产业集群的跨系统服务融合 |
| 7.2.1 纺织服装产业集群发展及其信息服务融合需求 |
| 7.2.2 纺织服装产业集群服务融合设计 |
| 7.2.3 纺织服装产业集群服务融合嵌入与实施 |
| 8 总结与展望 |
| 8.1 全文总结 |
| 8.2 研究不足 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的科研情况 |
| 致谢 |
（9）交互式屏幕共享的低复杂度压缩和低延时传输方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 表格 |
| 插图 |
| 算法 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 计算机屏幕共享概述 |
| 1.2 计算机屏幕共享的相关研究 |
| 1.2.1 计算机屏幕共享系统 |
| 1.2.2 复合图像/序列压缩方法 |
| 1.2.3 视频流传输方法 |
| 1.2.4 瘦客户端浏览器 |
| 1.3 研究内容及创新点 |
| 第二章 低复杂度的计算机屏幕压缩方法 |
| 2.1 计算机屏幕压缩框架 |
| 2.1.1 计算机屏幕内容分析 |
| 2.1.2 编码框架 |
| 2.2 文本块压缩方法 |
| 2.2.1 量化 |
| 2.2.2 熵编码 |
| 2.2.3 YUV联合编码 |
| 2.3 块分类方法 |
| 2.3.1 块分类基准 |
| 2.3.2 基于特征的块分类方法 |
| 2.4 实验结果及分析 |
| 2.4.1 测试设置 |
| 2.4.2 图像压缩性能 |
| 2.4.3 序列压缩性能 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 浏览器友好的复合图像压缩方法 |
| 3.1 浏览器友好编码分析 |
| 3.2 编码框架 |
| 3.3 块分类算法 |
| 3.4 文本块压缩方法 |
| 3.4.1 文本块量化 |
| 3.4.2 联合质量控制 |
| 3.5 实验结果及分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 低延时的计算机屏幕传输方法 |
| 4.1 低延时屏幕传输框架 |
| 4.2 支持解码错误恢复的计算机屏幕解码方法 |
| 4.2.1 无运动帧间编码的解码 |
| 4.2.2 一般帧间编码的解码 |
| 4.3 计算机屏幕共享中的延时分析 |
| 4.3.1 端到端延时 |
| 4.3.2 ARQ建模 |
| 4.3.3 混合FEC/ARQ建模 |
| 4.3.4 ARQ和混合FEC/ARQ对比 |
| 4.4 改进的ARQ |
| 4.5 实验结果及分析 |
| 4.5.1 ARQ和混合FEC/ARQ对比 |
| 4.5.2 改进的ARQ |
| 4.5.3 系统性能 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于交互式屏幕共享的多设备协作网页浏览器 |
| 5.1 系统结构 |
| 5.2 瘦客户端网页浏览器 |
| 5.2.1 浏览器框架 |
| 5.2.2 交互设计 |
| 5.3 电视机浏览器的触屏控制器 |
| 5.3.1 触屏控制器的结构 |
| 5.3.2 可伸缩屏幕编码 |
| 5.4 网页浏览进程迁移 |
| 5.4.1 分析 |
| 5.4.2 实现 |
| 5.4.3 浏览进程迁移的多种模式 |
| 5.5 实验结果及分析 |
| 5.5.1 瘦客户端网页浏览器 |
| 5.5.2 可伸缩屏幕编码 |
| 5.5.3 网页浏览进程迁移 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 |
（10）增强现实技术在图书馆个性化服务平台中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 课题研究内容 |
| 1.3 论文的主要工作 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 相关技术和原理 |
| 2.1 二维码技术 |
| 2.2 数据挖掘技术 |
| 2.3 iOS平台和Objective-C编程技术 |
| 2.4 增强现实技术 |
| 2.5 基于传感器的相机方向和姿态计算 |
| 2.5.1 电子罗盘 |
| 2.5.2 加速度计 |
| 2.5.3 方向的计算 |
| 2.5.4 姿态的计算 |
| 2.6 基于传感器的相机平面投影位置的计算 |
| 2.6.1 三维空间到相机平面的投影模型 |
| 2.6.2 相机平面投影坐标的计算 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 基于图书馆业务数据的学生个性化知识服务平台的用户需求 |
| 3.2 基于二维码和增强现实的图书馆信息浏览系统的需求分析 |
| 3.3 基于图书馆业务数据的学生个性化知识服务平台系统的运行需求 |
| 3.3.1 硬件环境 |
| 3.3.2 软件环境 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 系统总体设计 |
| 4.1 基于图书馆业务数据的学生个性化知识服务平台的总体结构 |
| 4.1.1 系统架构设计 |
| 4.1.2 系统组成结构 |
| 4.2 基于二维码和增强现实的图书馆信息浏览系统的总体设计 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 基于二维码和增强现实的图书馆信息浏览系统的设计与实现 |
| 5.1 二维码信息定义的结构 |
| 5.2 兴趣点相关类的设计与实现 |
| 5.2.1 架层兴趣点投影模型 |
| 5.2.2 相关兴趣点类的设计与实现 |
| 5.3 二维码扫描和终端信息更新的模型设计与实现 |
| 5.3.1 二维码扫描和终端信息更新 |
| 5.3.2 硬件传感器数据处理 |
| 5.3.3 二维码自动识别的设计与实现 |
| 5.3.4 兴趣点相关信息的实时更新 |
| 5.4 书架图书信息浏览界面的设计与实现 |
| 5.4.1 书架图书信息浏览界面的设计 |
| 5.4.2 书架图书信息浏览界面的实现 |
| 5.5 感兴趣图书信息浏览界面的设计与实现 |
| 5.5.1 感兴趣图书信息浏览界面的设计 |
| 5.5.2 感兴趣图书信息浏览界面的实现 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 基于二维码和增强现实的图书馆信息浏览系统的测试 |
| 6.1 系统测试环境 |
| 6.2 系统测试流程 |
| 6.2.1 场景描述 |
| 6.2.2 测试步骤 |
| 6.2.3 演示结果 |
| 6.3 测试结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 不足和进一步工作 |
| 7.3 研究生期间的工作 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读硕士研宄生期间已发表或已录用的学术论文 |
四、基于组件的分类广告分布浏览系统（论文参考文献）
- [1]面向智能招聘的数据挖掘方法及其应用[D]. 秦川. 中国科学技术大学, 2021(09)
- [2]基于深度学习的网上书城推荐算法研究[D]. 孙寒末. 大连交通大学, 2020(06)
- [3]抖音短视频中智能广告精准投放策略[D]. 周慧. 江西师范大学, 2020(10)
- [4]基于虚拟现实技术的校园场景研究与实现[D]. 李丹. 江苏科技大学, 2020(03)
- [5]广东中旅精准营销的构建与应用研究[D]. 周慧敏. 华南理工大学, 2020(02)
- [6]面向高铁Wi-Fi复杂设备的综合监控平台研究与设计[D]. 董兴芝. 中国铁道科学研究院, 2019(01)
- [7]基于改进粒子群优化算法的农产品交易推荐系统的研究[D]. 赵昆仑. 湖南农业大学, 2019(08)
- [8]产业集群创新发展中的跨系统信息服务融合[D]. 严炜炜. 武汉大学, 2014(06)
- [9]交互式屏幕共享的低复杂度压缩和低延时传输方法[D]. 潘兆泰. 中国科学技术大学, 2013(10)
- [10]增强现实技术在图书馆个性化服务平台中的应用研究[D]. 曾祥满. 北京邮电大学, 2013(11)