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基于云計算的車載廣告智能播放的研究

發(fā)布時間:2017-08-20 03:05

  本文關(guān)鍵詞:基于云計算的車載廣告智能播放的研究


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【摘要】:云計算的概念產(chǎn)生于計算機并行化的提出,經(jīng)過幾個階段的發(fā)展,現(xiàn)已經(jīng)成為信息技術(shù)行業(yè)的發(fā)展方向之一。云計算最初是為了滿足科學(xué)和技術(shù)領(lǐng)域的專業(yè)需要,但隨著技術(shù)的成熟,其虛擬化、可擴展、安全等特性開始大放異彩,應(yīng)用領(lǐng)域也不再限于科學(xué)領(lǐng)域。目前公交巴士可以實現(xiàn)聯(lián)網(wǎng),這就給云計算應(yīng)用于車載設(shè)備創(chuàng)造了條件。同時中國的車載廣告在品質(zhì)和效果上都不太理想,造成了極大的資源浪費,精準營銷開始被廣泛應(yīng)用一些門戶網(wǎng)站和社交網(wǎng)站,逐漸滲入到了各行各業(yè),也為車載廣告播放系統(tǒng)的改革確定了方向。現(xiàn)在的客戶需求日益差異化,要滿足他們的不同需求,就必須通過精準定位、精準溝通反饋來提高個性化設(shè)計、制造或提供產(chǎn)品、服務(wù)。 本文從云計算技術(shù)和層次分析法兩方面入手,針對車載設(shè)備中的廣告智能播放這方面進行研究。發(fā)現(xiàn)當下的公交車廣告播放較為呆板,有著傳統(tǒng)廣告的弊端,不僅達不到宣傳的效果,反而會使受眾產(chǎn)生厭惡心理,精準營銷擯棄了陳舊的車載廣告播放模式,根據(jù)客觀環(huán)境以及乘客的群體特征,個性化地設(shè)計廣告,使廣告的播放更加人性化,友好化,因此在車載廣告上有較大的發(fā)展空間。本文根據(jù)公交車的條件特殊性和精準營銷的概念,設(shè)計了一套較為智能的廣告播放系統(tǒng)。該系統(tǒng)會通過現(xiàn)有的公交車車載設(shè)備獲取乘客的年齡、性別信息和周邊環(huán)境、天氣、地理位置等信息,然后上傳至云端。利用云計算強大的計算能力對廣告進行參數(shù)對比、層次分析法和隨機選擇三個篩選步驟。車載設(shè)備上收集的數(shù)據(jù)將成為廣告篩選的重要依據(jù)。這套系統(tǒng)會得出最合適當前播出的廣告,然后在公交車的廣告終端上播出。
【關(guān)鍵詞】:云計算 精準營銷 層次分析法 個性化廣告
【學(xué)位授予單位】:華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2014
【分類號】:TP3
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-9
  • 第一章 緒論9-15
  • 1.1 研究的背景9-12
  • 1.1.1 云計算的蓬勃發(fā)展9-10
  • 1.1.2 車載廣告的發(fā)展狀況10-12
  • 1.2 論文的組織結(jié)構(gòu)12-13
  • 1.2.1 研究內(nèi)容12
  • 1.2.2 章節(jié)內(nèi)容簡述12-13
  • 1.3 論文研究的目的和意義13-15
  • 第二章 云計算的概述15-21
  • 2.1 云計算的概念15
  • 2.2 云計算的分類15-17
  • 2.3 云計算的分布式技術(shù)17-21
  • 第三章 層次分析法在智能篩選模型中的適用性分析21-25
  • 3.1 兩種常見預(yù)測模型的比較及分析21-23
  • 3.1.1 時間序列模型21-22
  • 3.1.2 樹型決策法22-23
  • 3.2 層次分析法的適用性分析23-25
  • 第四章 改進的層次分析法25-38
  • 4.1 層次分析法的理論知識25-26
  • 4.2 層次分析法的步驟26-33
  • 4.2.1 建立遞階層次結(jié)構(gòu)模型27-28
  • 4.2.2 構(gòu)造判斷矩陣28-31
  • 4.2.3 層次單排序并檢驗一致性31-32
  • 4.2.4 層次總排序并檢驗一致性32-33
  • 4.3 層次分析法中判斷矩陣的改進33-38
  • 4.3.1 基于德爾菲法的平均矩陣的構(gòu)造33-35
  • 4.3.2 由平均矩陣構(gòu)造判斷矩陣35-36
  • 4.3.3 對不滿足一致性的判斷矩陣校正36-37
  • 4.3.4 基于德爾菲法的平均判斷矩陣的優(yōu)勢分析37-38
  • 第五章 基于云計算的智能車載廣告系統(tǒng)38-55
  • 5.1 智能車載廣告系統(tǒng)設(shè)計的信息分析38-42
  • 5.1.1 影響車載廣告播放的因素分析38-40
  • 5.1.2 利用影響因素描述廣告與乘客40-42
  • 5.2 層次分析法應(yīng)用于廣告篩選的實例驗證42-51
  • 5.3 計算技術(shù)應(yīng)用于廣告篩選系統(tǒng)51-54
  • 5.4 本章小結(jié)54-55
  • 總結(jié)與展望55-57
  • 論文工作總結(jié)55
  • 展望55-57
  • 參考文獻57-59
  • 致謝59-60
  • 答辯委員會對論文的評定意見60

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前8條

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3 肖連兵,黃林鵬;網(wǎng)格計算綜述[J];計算機工程;2002年03期

4 李成華;張新訪;金海;向文;;MapReduce:新型的分布式并行計算編程模型[J];計算機工程與科學(xué);2011年03期

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7 杜瀊,李德毅;基于云的概念劃分及其在關(guān)聯(lián)采掘上的應(yīng)用[J];軟件學(xué)報;2001年02期

8 郭毅;;云計算發(fā)展歷程大事記[J];數(shù)字通信;2010年03期

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本文編號:704281

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