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基于協(xié)同過濾與AR技術(shù)的圖書館借閱服務(wù)優(yōu)化方法研究

發(fā)布時間:2024-04-25 22:05
  圖書館是人類知識的寶庫,越來越多的人選擇通過借閱圖書來提升自己,但傳統(tǒng)圖書館借閱服務(wù)消耗借閱者大量時間對圖書查找與定位,給借閱者帶來許多不便。因此本文提出一種先進(jìn)行個性化圖書推薦再對推薦圖書導(dǎo)航的主動性服務(wù)的方法來優(yōu)化圖書館借閱服務(wù),幫助借閱者更快速找到滿意的圖書以提升借閱體驗。協(xié)同過濾模型是個性化推薦算法常見的實現(xiàn)方式,但是對于稀疏的圖書借閱數(shù)據(jù),目前大部分協(xié)同過濾模型存在初期數(shù)據(jù)不足導(dǎo)致的推薦系統(tǒng)啟動困難的問題。而如何能在圖書館這種復(fù)雜場景下進(jìn)行低成本用戶室內(nèi)定位以獲取用戶位置信息,以及如何收集圖書位置信息以進(jìn)行圖書導(dǎo)航,是目前在圖書導(dǎo)航服務(wù)實現(xiàn)過程中需要解決的問題。首先,針對現(xiàn)有圖書推薦協(xié)同過濾模型啟動初期數(shù)據(jù)稀疏導(dǎo)致推薦效果不好的問題,本文提出一種基于注意力機制的耦合協(xié)同過濾模型。利用耦合協(xié)同過濾模型解除傳統(tǒng)協(xié)同過濾獨立同分布的假設(shè),同時利用注意力機制深度挖掘了顯式屬性關(guān)鍵程度,提高了模型的推薦效果。實驗證明,本文提出的模型在召回率和NDCG兩個評測指標(biāo)上較傳統(tǒng)協(xié)同過濾方法和耦合協(xié)同過濾模型更優(yōu)。其次,為解決導(dǎo)航服務(wù)中如何獲取用戶初始位置的問題,本文完成的研究有:(1)提出一種...

【文章頁數(shù)】:80 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖1-1AR導(dǎo)航概念圖

圖1-1AR導(dǎo)航概念圖

華南理工大學(xué)碩士學(xué)位論文2鍵字進(jìn)行排序的檢索功能,不能提供深層次的推薦功能,無法提高圖書的利用率與服務(wù)的主動性,而主動服務(wù)正是場景式服務(wù)所要達(dá)到的目標(biāo)之一[2]。因此,隨著用戶對于圖書的需求越來越個性化,如何挖掘用戶的需求偏好并且提供精準(zhǔn)的搜索和個性化推薦等服務(wù)是圖書館在信息時代....


圖1-2基于輔助設(shè)備的室內(nèi)定位原理[19]

圖1-2基于輔助設(shè)備的室內(nèi)定位原理[19]

第一章緒論5位置及環(huán)境墻體厚度的要求較高,通常以解決方案的形式售賣至數(shù)十萬人民左右,對于沒有高精度定位的需求而言是一筆不小的開銷。圖1-2基于輔助設(shè)備的室內(nèi)定位原理[19]而不依賴輔助設(shè)備的定位是通過設(shè)備上的傳感器感知環(huán)境,以測定設(shè)備自身的位置。其中地磁定位不依賴于任何輔助設(shè)備,....


圖1-3增強現(xiàn)實用于教育行業(yè)概念圖

圖1-3增強現(xiàn)實用于教育行業(yè)概念圖

第一章緒論7的圖像采集地點多方向采集場景圖片構(gòu)建關(guān)鍵幀地圖,并使用SLAM方案中常用的特征點匹配以及對極幾何計算方法進(jìn)行定位,即基于圖像匹配的室內(nèi)定位[40-41]。也有方案在室內(nèi)場景中捕捉標(biāo)志物或在特定地點設(shè)置標(biāo)志圖像,通過標(biāo)志圖像的位置獲得尺度信息以及相對標(biāo)志圖像的偏離位置,....


圖2-1圖像中有代表性的地方在圖像特征點提取算法上目前有三種主流思路,這三種思路的代表算法分別有

圖2-1圖像中有代表性的地方在圖像特征點提取算法上目前有三種主流思路,這三種思路的代表算法分別有

第二章相關(guān)理論及技術(shù)介紹11確定這些圖像之間的對應(yīng)關(guān)系,而角點在這種做法中就是所謂的特征。圖2-1圖像中有代表性的地方在圖像特征點提取算法上目前有三種主流思路,這三種思路的代表算法分別有Harris、FAST、SUSAN。其中Harris算法的核心思想是由于角點處更多方向上的梯度....



本文編號:3964306

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