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旅游多媒体信息主动服务系统研究
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旅游多媒体信息主动服务系统研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
ABSTRACT第5-10 页
第一章 绪论第10-13 页
　　· 论文来源第10 页
　　· 论文背景第10 页
　　· 论文研究内容第10-11 页
　　· 研究意义第11 页
　　· 论文结构第11-13 页
第二章 关键技术第13-26 页
　　· 智能推拉技术第13-17 页
　　　　· 信息推送与信息拉取技术第13-14 页
　　　　· 智能推拉技术第14-15 页
　　　　· 智能推拉技术的服务方式第15-16 页
　　　　· 智能推拉技术的应用第16-17 页
　　· Agent技术第17-21 页
　　　　· Agent概念与特性第17-18 页
　　　　· 多代理系统第18-19 页
　　　　· 面向Agent技术的程序设计第19-20 页
　　　　· Agent的通信第20-21 页
　　· 用户兴趣建模方法第21-25 页
　　　　· 向量空间模型第22-23 页
　　　　· 文本训练及分类算法第23-25 页
　　· 本章小结第25-26 页
第三章 旅游多媒体主动服务系统的总体设计第26-36 页
　　· 系统需求分析第26 页
　　· 系统框架设计第26-29 页
　　　　· 总体框架第27-28 页
　　　　· 工作流程第28-29 页
　　· 主要功能模块第29-31 页
　　　　· 用户接口Agent第29 页
　　　　· 过滤排序Agent第29-30 页
　　　　· 兴趣学习Agent第30 页
　　　　· 监控Agent第30 页
　　　　· 信息检索Agent第30-31 页
　　· 数据库设计第31-35 页
　　· 本章小结第35-36 页
第四章 用户兴趣模型的建立第36-55 页
　　· 传统用户兴趣建模方法分析第36-37 页
　　· 用户兴趣信息获取和预处理第37-40 页
　　　　· 用户兴趣信息获取第37-39 页
　　　　· 用户数据预处理第39-40 页
　　· 基于向量夹角的K-近邻算法用户兴趣建模第40-45 页
　　　　· 文档模型建立及其结构化处理第41-43 页
　　　　· 用户兴趣判定第43-44 页
　　　　· 模型评价第44-45 页
　　· 算法改进第45-52 页
　　　　· 算法分析第45-47 页
　　　　· 基于分类效率的改进第47-48 页
　　　　· 基于分类精度的改进第48-50 页
　　　　· 实验分析第50-52 页
　　· 用户兴趣模型更新第52-54 页
　　· 本章小结第54-55 页
第五章 旅游多媒体主动服务系统实现第55-68 页
　　· 系统各Agent模块实现第55-59 页
　　　　· 用户接口Agent第56 页
　　　　· 兴趣学习Agent第56-57 页
　　　　· 过滤排序Agent第57-59 页
　　　　· 信息检索Agent第59 页
　　· 旅游多媒体主动服务原型系统的实现第59-64 页
　　　　· 用户兴趣注册第60-61 页
　　　　· 用户个性站点第61-62 页
　　　　· 多媒体主动服务第62-64 页
　　· 系统测试第64-67 页
　　　　· 测试用例设计第64-66 页
　　　　· 测试结果分析第66-67 页
　　· 本章小结第67-68 页
第六章 总结与展望第68-70 页
　　· 论文总结第68-69 页
　　· 进一步研究工作第69-70 页
参考文献第70-74 页
致谢第74-75 页
攻读学位期间的研究成果第75 页
　　申请发明专利第75 页
　　发表学术论文第75页

本篇论文共75页，点击这进入下载页面。
 
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