古籍作為中華歷史文化的產(chǎn)物和依托,也是中國(guó)古代文明的結(jié)晶,具有重要的學(xué)術(shù)意義和歷史文物價(jià)值。古籍大多以紙質(zhì)為載體保存,不方便進(jìn)行查找和借閱。近些年來(lái),隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展,人們對(duì)獲取信息資源的要求提高,尤其是在網(wǎng)絡(luò)共享的情況下,人們希望能不受時(shí)間和空間的限制,利用網(wǎng)絡(luò)的形式實(shí)現(xiàn)資源的共享,這樣開(kāi)放的獲取方式能在一定程度上滿足用戶的需求,并能打破古籍圖書查找難、借書難、閱讀難的問(wèn)題。本文結(jié)合網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù),研究與設(shè)計(jì)了基于SSM框架并結(jié)合個(gè)性化推薦算法的數(shù)字化古籍書庫(kù)系統(tǒng)。本文首先分析了國(guó)內(nèi)外古籍?dāng)?shù)字化工作的研究現(xiàn)狀,明確了本文的研究任務(wù)和研究意義,提出了課題研究的主要問(wèn)題和挑戰(zhàn)是海量數(shù)據(jù)檢索問(wèn)題,海量圖片存儲(chǔ)問(wèn)題以及適用于數(shù)字化古籍書庫(kù)的個(gè)性化推薦算法。結(jié)合數(shù)字化古籍書庫(kù)系統(tǒng)的需求進(jìn)行了系統(tǒng)的分析,并將系統(tǒng)分為系統(tǒng)管理模塊、檢索模塊、在線閱讀模塊、個(gè)人中心模塊以及個(gè)性化推薦模塊五大功能模塊。接下來(lái)本文研究了基于用戶行為與用戶屬性聚類的圖書個(gè)性化推薦算法,并提出了模型的改進(jìn)與算法的改進(jìn)。結(jié)合某電子書網(wǎng)站的用戶行為日志,提出了用戶平均閱讀時(shí)長(zhǎng)模型、閱讀次數(shù)模型,并結(jié)合用戶顯示評(píng)分... 

【文章來(lái)源】：東南大學(xué)江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：93 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 課題的研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 數(shù)字化古籍書庫(kù)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 個(gè)性化推薦算法研究現(xiàn)狀
        1.2.3 目前研究中待解決的問(wèn)題
    1.3 本課題來(lái)源與研究?jī)?nèi)容
    1.4 本文的章節(jié)安排
第二章 數(shù)字化古籍書庫(kù)系統(tǒng)需求分析
    2.1 系統(tǒng)可行性分析
    2.2 系統(tǒng)功能性需求分析
        2.2.1 系統(tǒng)總體功能
        2.2.2 系統(tǒng)管理模塊
        2.2.3 檢索模塊
        2.2.4 在線閱讀模塊
        2.2.5 個(gè)性化推薦模塊
        2.2.6 個(gè)人中心模塊
    2.3 系統(tǒng)非功能性需求分析
    2.4 相關(guān)技術(shù)概述
        2.4.1 SSM框架
        2.4.2 全文搜索引擎技術(shù)
        2.4.3 ELASTICSEARCH技術(shù)
        2.4.4 FASTDFS分布式文件系統(tǒng)
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于用戶行為與用戶屬性聚類的圖書個(gè)性化推薦算法研究
    3.1 圖書個(gè)性化推薦系統(tǒng)
        3.1.1 圖書個(gè)性化推薦算法概述
        3.1.2 常用的個(gè)性化推薦算法
        3.1.3 推薦系統(tǒng)架構(gòu)
        3.1.4 推薦系統(tǒng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)
    3.2 改進(jìn)的基于用戶行為的個(gè)性化推薦算法研究
        3.2.1 用戶行為預(yù)處理
        3.2.2 基于用戶行為的評(píng)分模型的建立與分析
        3.2.3 FUNK SVD個(gè)性化推薦算法研究
        3.2.4 融合情感增強(qiáng)的FUNKSVD算法研究
        3.2.5 實(shí)驗(yàn)評(píng)估與結(jié)果
    3.3 改進(jìn)的基于用戶屬性的聚類推薦算法
        3.3.1 用戶屬性特征
        3.3.2 改進(jìn)的基于用戶屬性特征值聚類
        3.3.3 用戶鄰居搜索推薦
        3.3.4 實(shí)驗(yàn)評(píng)估與結(jié)果
    3.4 本章小結(jié)
第四章 數(shù)字化古籍書庫(kù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    4.1 數(shù)字化古籍書庫(kù)系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)
        4.1.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)
    4.2 數(shù)字化古籍書庫(kù)系統(tǒng)管理模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
        4.2.1 用戶管理
        4.2.2 權(quán)限管理
        4.2.3 古籍管理
    4.3 基于ELASTICSEARCH的古籍書庫(kù)系統(tǒng)檢索模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
        4.3.1 索引創(chuàng)建過(guò)程
        4.3.2 古籍檢索模塊實(shí)現(xiàn)
    4.4 數(shù)字化古籍書庫(kù)在線閱讀功能設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
        4.4.1 圖片文件獲取下載功能
        4.4.2 縮略圖生成功能實(shí)現(xiàn)
    4.5 數(shù)字化古籍書庫(kù)用戶中心模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
        4.5.1 用戶瀏覽歷史功能實(shí)現(xiàn)
        4.5.2 用戶收藏功能實(shí)現(xiàn)
        4.5.3 用戶評(píng)分功能實(shí)現(xiàn)
    4.6 數(shù)字化古籍書庫(kù)系統(tǒng)個(gè)性化推薦模塊設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
        4.6.1 推薦模塊架構(gòu)設(shè)計(jì)
        4.6.2 用戶行為采集與分析
        4.6.3 基于用戶行為的推薦算法實(shí)現(xiàn)
        4.6.4 基于用戶屬性的聚類推薦算法實(shí)現(xiàn)
        4.6.5 基于流行度的推薦算法實(shí)現(xiàn)
    4.7 本章小結(jié)
第五章 系統(tǒng)部署運(yùn)行
    5.1 系統(tǒng)軟件部署環(huán)境
    5.2 系統(tǒng)運(yùn)行效果
        5.2.1 系統(tǒng)主頁(yè)面
        5.2.2 檢索頁(yè)面
        5.2.3 在線閱讀頁(yè)面
        5.2.4 管理后臺(tái)頁(yè)面
        5.2.5 用戶中心頁(yè)面
        5.2.6 個(gè)性化推薦頁(yè)面
    5.3 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文與獲獎(jiǎng)情況


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于SSM架構(gòu)的汽車客戶服務(wù)平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 胡鵬,高永平.  電腦知識(shí)與技術(shù). 2017(10)
[2]基于B/S結(jié)構(gòu)與RABC模型相結(jié)合對(duì)學(xué)生科研項(xiàng)目的管理系統(tǒng)研發(fā)探索[J]. 李文寬,周姝昕,張玥.  海峽科技與產(chǎn)業(yè). 2016(07)
[3]英國(guó)古籍?dāng)?shù)字化標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)現(xiàn)狀及其啟示[J]. 張文亮,彭媛媛.  新世紀(jì)圖書館. 2016(05)
[4]網(wǎng)絡(luò)背景下數(shù)字圖書館發(fā)展與創(chuàng)新研究[J]. 張靜博.  河南科技. 2015(23)
[5]基于內(nèi)容的推薦與協(xié)同過(guò)濾融合的新聞推薦方法[J]. 楊武,唐瑞,盧玲.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用. 2016(02)
[6]基于時(shí)序行為的協(xié)同過(guò)濾推薦算法[J]. 孫光福,吳樂(lè),劉淇,朱琛,陳恩紅.  軟件學(xué)報(bào). 2013(11)
[7]“數(shù)字人文”內(nèi)涵與古籍?dāng)?shù)字化的深度開(kāi)發(fā)[J]. 范佳.  圖書館學(xué)研究. 2013(03)
[8]基于Spring MVC及MyBatis的Web應(yīng)用框架研究[J]. 徐雯,高建華.  微型電腦應(yīng)用. 2012(07)
[9]中文古籍?dāng)?shù)字化開(kāi)發(fā)研究綜述[J]. 周迪,宋登漢.  圖書情報(bào)知識(shí). 2010(06)
[10]關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘Apriori算法的研究與改進(jìn)[J]. 劉華婷,郭仁祥,姜浩.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2009(01)

碩士論文
[1]基于B/S架構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺(tái)研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 史亞慶.西安理工大學(xué) 2018
[2]基于SSM框架的鐵路技術(shù)規(guī)章管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 趙小濤.北京交通大學(xué) 2018
[3]基于用戶行為的電子書籍推薦系統(tǒng)研究[D]. 張?bào)K.安徽理工大學(xué) 2018
[4]數(shù)字化古籍知識(shí)管理研究[D]. 褚嘉欣.鄭州大學(xué) 2018
[5]基于ElasticSearch的分布式物流垂直搜索引擎的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 章天岳.揚(yáng)州大學(xué) 2018
[6]基于混合模型的個(gè)性化推薦算法研究[D]. 鄭瑤琳.北京郵電大學(xué) 2018
[7]基于隱因子預(yù)測(cè)的推薦算法研究[D]. 李睿宏.北京郵電大學(xué) 2018
[8]科技信息分類聚合系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 陳冬凱.北京郵電大學(xué) 2018
[9]面向搜索引擎的在線廣告系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 代文濤.北京郵電大學(xué) 2018
[10]基于數(shù)據(jù)挖掘的圖書館推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 孫毅芳.山東大學(xué) 2017



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