本文關鍵詞： 駕培O2O服務 教練推薦 教練匹配 協(xié)同過濾 譜聚類 Delphi　出處：《西華師范大學》2016年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：近幾年我國駕校呈現(xiàn)在數(shù)量上飛速增長與質量上每況愈下相結合的發(fā)展趨勢。為了解決傳統(tǒng)駕考模式存在的相關問題,適應自學自考后帶來的轉變,為學員在培訓過程中自主選擇教練,靈活培訓提供智力支撐和數(shù)據(jù)支持,本文將重點針對駕培不同階段的學員與教練之間科學適配問題進行研究.本文的研究前提是電子商務駕培學時制系統(tǒng),即把教練的學時視同商品進行O2O交易。系統(tǒng)將軟硬件系統(tǒng)結合,在物理模型的建設上,利用LBS定位技術以及RFID射頻設備結合傳感器技術,通過GIS服務進行學時數(shù)據(jù),學車日志的搜集;在系統(tǒng)軟件的設計上,利用了數(shù)據(jù)挖掘與網(wǎng)絡安全等技術,通過需求分析和界面設計,建立了教練與學員端的交互軟件。在教練員智能推薦算法的設計上,針對協(xié)同過濾算法存在的問題做出改進,針對其初始推薦質量較差的問題,利用基于Delphi的改進層次分析算法,通過對用戶初始數(shù)據(jù)的預處理,使其在算法初期即擁有較高的推薦質量;而對于協(xié)同過濾算法的稀疏問題上,利用基于圖論的譜聚類算法進行改進,在計算相似度匹配的同時,通過譜聚類算法尋找與推薦項相似的鄰居項,提升算法的推薦性能;在傳統(tǒng)協(xié)同過濾的新用戶擴展困難的問題,根據(jù)系統(tǒng)實際需求,采用了基于物品的協(xié)同過濾推薦機制,有效降低了新用戶的數(shù)據(jù)處理復雜程度。最后通過實驗證明了改進后的算法在智能推薦系統(tǒng)上的有效性。
[Abstract]:In recent years, driving schools in our country have shown a trend of rapid increase in quantity and deterioration in quality. In order to solve the problems existing in the traditional driving test mode and adapt to the changes brought about by self-study, To provide intellectual support and data support for the trainees to choose their own coaches and to provide flexible training in the process of training. This paper will focus on the scientific adaptation between students and coaches in different stages of driving training. The system combines the hardware and software system with the hardware and software system. In the construction of physical model, it uses LBS positioning technology and RFID RF equipment combined with sensor technology, and carries out the study hour data through GIS service. In the design of system software, using the technology of data mining and network security, through the requirement analysis and interface design, the interaction software between coach and cadet is established. Aiming at the improvement of collaborative filtering algorithm and the poor quality of initial recommendation, the improved hierarchical analysis algorithm based on Delphi is used to preprocess the initial data of users. For the sparse problem of collaborative filtering algorithm, the spectral clustering algorithm based on graph theory is used to improve the algorithm, and the similarity matching is calculated at the same time. Through spectral clustering algorithm to find neighbor items similar to recommendation items, improve the recommendation performance of the algorithm; in the traditional collaborative filtering of new users expansion difficult problem, according to the actual needs of the system, the article based collaborative filtering recommendation mechanism, The data processing complexity of new users is reduced effectively. Finally, the effectiveness of the improved algorithm in intelligent recommendation system is proved by experiments.
【學位授予單位】：西華師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.3

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8 高e，

本文編號：1535256