检索结果-南通市图书馆

作者：王健沈阳师范大学

学位级别：硕士

随着互联网和电子商务技术的极速发展。如今,网上购物已成为现代购物的重要方式。同时参与网上购物的人群也是逐年增多,市场为之配备的产品种类和数量非常丰富,但是整天穿梭于这样的环境中时,消费者时常会迷失在大量的产品信息空间中,... 详细信息

随着互联网和电子商务技术的极速发展。如今,网上购物已成为现代购物的重要方式。同时参与网上购物的人群也是逐年增多,市场为之配备的产品种类和数量非常丰富,但是整天穿梭于这样的环境中时,消费者时常会迷失在大量的产品信息空间中,不能成功找到自己需要的产品。因此如何从海量的商品中找到自己所需,成为时下人们谈论最多的话题,购物推荐系统便是在此背景下呼之欲出,但是同时现有的购物推荐系统也存在一些问题,比如对顾客推荐商品的准确度不高、推荐效率较低以及系统冷启动等问题。本文最初从系统的需求及功能出发,对系统的需求及功能进行了分析和设计,然后对于推荐功能采用了融合用户特征和商品特征以及协同过滤推荐算法的方式对于原有推荐算法进行优化改进,最后对前台系统和后台系统进行具体实现。本次设计的基于个性化推荐的网上购物系统是选用B/S模式开发,以基于J2EE平台,开发工具使用当前比较流行基于Java编程语言的Eclipse开发平台,JDK版本使用的是1.8,开发中所有工程都采用Maven项目管理工具来对工程项目进行构建和依赖管理,服务器搭载的是Tomcat8。技术方面运用了时下最热门Spring+SpringMVC+Mybatis框架及JSP界面编辑技术,选用Mysql5.6作为系统后台数据库。系统实现了网上购物的基本功能,同时实现了个性化推荐功能。与此同时优化改进后的推荐算法可以根据顾客的个人信息资料和商品属性以及顾客的网上购物行为特征,给出最符合顾客需求的商品购买推荐,提高了推荐的精准度并且有效解决了系统冷启动问题。

关键词：网上购物推荐算法改进个性化推荐

基于XGBoost和SVD的混合推荐算法研究

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基于XGBoost和SVD的混合推荐算法研究

作者：宋雯婷沈阳师范大学

学位级别：硕士

随着新时代信息社会的快速发展,爆炸式增长的信息量给人们带来了新的难题,推荐算法是一种可有效解决信息过载的技术之一。传统的串行推荐算法已经无法处理现在的数据规模,矩阵分解算法是目前较流行的推荐算法之一,它可以将高维矩阵分解... 详细信息

随着新时代信息社会的快速发展,爆炸式增长的信息量给人们带来了新的难题,推荐算法是一种可有效解决信息过载的技术之一。传统的串行推荐算法已经无法处理现在的数据规模,矩阵分解算法是目前较流行的推荐算法之一,它可以将高维矩阵分解为低维矩阵,提高推荐结果的精准度,但矩阵分解算法也存在许多缺点,隐式反馈信息单一、用户与产品的相关性不准确等问题。具体研究工作包括:本文详细剖析了协同过滤算法在处理稀疏数据时存在推荐精准性差的问题,并分别提出了两种优化的协同过滤推荐混合模型加以解决。（1）设计第一种模型是基于改进聚类方法和信任因子的混合推荐模型,首先对K-均值聚类和Canopy聚类进行混合,混合优化后的聚类方法可降低计算成本,且解决随机k值影响聚类稳定性的问题,针对数据稀疏问题,提出SVD技术优化原始矩阵,矩阵降维后将隐式反馈特征向量作为新的参数值,引入信任因子优化相似度计算方法,可提升推荐精确度。实验在淘宝双十一数据集和Book-crossings数据集上进行,通过实验对比,本文提出的优化模型性能要高于其他高性能模型,证实本文提出的混合模型具有高精确性和有效性。（2）设计第二种模型是基于XGBoost和SVD的协同过滤个性化推荐模型,首先将SVD优化原始矩阵的特点和XGBoost正则学习的特点进行结合,比使用单一算法获得更显著优越的推荐性能,可解决原始矩阵数据稀疏问题及推荐精确度不高问题,针对千万级别的用户数据集,引入混合聚类方法可较好地解决内存限制和计算成本过高的问题。实验在淘宝双十一数据集上进行,通过实验对比,本文提出的优化模型性能要高于其他高性能模型,证实本文提出的推荐模型具有高精确性和有效性。

关键词：协同过滤 XGBoost 聚类数据稀疏性 SVD

基于ALBERT-SABL模型的文本情感分析的研究

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基于ALBERT-SABL模型的文本情感分析的研究

作者：高莹沈阳师范大学

学位级别：硕士

近年来互联网飞速发展,大数据时代来临,人们越来越习惯于使用网络平台来获取想要的信息。用户在浏览信息的同时,也会在平台上表达自己的个人观点,比如对事件的看法或对产品的使用评价等。通过分析这些主观性评论可以挖掘到大众的情绪反... 详细信息

近年来互联网飞速发展,大数据时代来临,人们越来越习惯于使用网络平台来获取想要的信息。用户在浏览信息的同时,也会在平台上表达自己的个人观点,比如对事件的看法或对产品的使用评价等。通过分析这些主观性评论可以挖掘到大众的情绪反应和意见。因此,情感分析被广泛应用在电商评论和网络舆情领域,具有重要研究价值。本文梳理了文本情感分析研究的主要技术,发现常用的方法是采用词典与深度学习技术结合的框架,能够在基线任务中表现良好。但随着时间的推移,该方法不能很好的联系上下文语义信息,从而产生梯度消失问题。随着数据量的增大,神经网络的层数和参数量也会成倍增长,导致模型结构更加复杂,严重影响了训练速度。针对上诉问题,本文提出了基于ALBERT-SABL模型的文本情感分析方法,具体的研究内容概括如下:对于梯度消失的问题,本文研究了传统的注意力机制算法,在此基础上进行改进,提出一个改进的混合自注意力机制算法,该算法采用软、硬注意力相结合的方式,构建出双向信息增强的混合矩阵,以增加重要信息的权重。在训练效果方面,提出使用参数量较少的ALBERT预训练模型,在原有基础上修改了BERT的Masked LM任务,使其与文本情感分类任务更兼容,更有效的学习句子表示。将以上两个创新点整合到Bi LSTM模型中,形成ALBERT-SABL模型。该方法首先使用ALBERT模型训练原始数据作为词嵌入层,训练输入的词向量;然后利用隐藏层的双向神经元构建关于上下文之间的语义层级结构,提取文本的数据特征;再传递给混合自注意力机制层,计算内部词语间的依赖关系;最后在Restaurant、Laptop、Twitter数据集上进行实验。结果表明ALBERT-SABL模型比其他传统模型有更佳的表现,证明了本模型在情感分析领域具有一定的研究意义和应用价值。

关键词：文本情感分析混合自注意力 ALBERT BiLSTM

基于Oracle Siebel汽车公司CRM系统会员管理平台的研究与实现

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基于Oracle Siebel汽车公司CRM系统会员管理平台的研究与实现

作者：何璇沈阳师范大学

学位级别：硕士

随着汽车在城镇家庭中的普及,在现在的汽车市场中,汽车销售与汽车售后市场的关系也发生了巨大的变化,汽车售后市场也正由后台逐渐走向了前台,由传统的以“产品为中心”逐渐转变为以“客户为中心”。因此,以客户为主要服务对象的CRM(Cust... 详细信息

随着汽车在城镇家庭中的普及,在现在的汽车市场中,汽车销售与汽车售后市场的关系也发生了巨大的变化,汽车售后市场也正由后台逐渐走向了前台,由传统的以“产品为中心”逐渐转变为以“客户为中心”。因此,以客户为主要服务对象的CRM(Customer Relationship Management)核心地位也逐渐加重。CRM系统的解决方案代表着赢利与收入的增长,系统的实现不仅能加强客户的满意度,而且对于企业的商业战略也有巨大的帮助。Oracle Siebel CRM是目前全球最为全面的客户关系管理系统方案,通过分析与事务处理,计划功能等相结合,为管理所有面向客户的企业所服务,其优秀的软硬件集成方案,能帮助企业在业务上实现收入和盈利增长的最大化。本文基于国内大型汽车公司真实项目,通过调研企业和经销商的需求,通过打造客户忠诚计划和整合客户资源为目标,对客户进行全方位的关系维系与价值开发。利用客户忠诚度管理,对客户的诉求设计出会员制体系,利用积分与会员权益来增强客户与企业的粘性。通过利用现有的客户进行整合营销,不仅增强客户的粘性,延长客户的生命周期,从而更好的开发出客户的终身价值。对传统汽车行业的经营改善有着指导意义。系统采用Oracle Siebel框架,数据库Oracle11g,利用ETL工具对数据进行抽取与转换,对系统的安全性进行设计,最后根据软件开发的流程对系统进行详细的测试,成功达到上线标准,展现了系统的优势及核心功能。

关键词： CRM SIEBEL 汽车企业信息化系统实施

基于Seq2seq模型的心理咨询聊天机器人的研究

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基于Seq2seq模型的心理咨询聊天机器人的研究

作者：张鹤凝沈阳师范大学

学位级别：硕士

人工智能是研究开发用于模拟和扩展人类智能的理论和技术,聊天机器人问答系统作为计算机领域的一大研究热点,令很多研究者探究。当前,聊天机器人以先进的智能技术应用在智能客服、人机协同、智能语音等方面,使用场景十分普遍。Seq2seq... 详细信息

人工智能是研究开发用于模拟和扩展人类智能的理论和技术,聊天机器人问答系统作为计算机领域的一大研究热点,令很多研究者探究。当前,聊天机器人以先进的智能技术应用在智能客服、人机协同、智能语音等方面,使用场景十分普遍。Seq2seq模型是一种深度学习模型,主要用于聊天机器人生成对话或者是多标签文本分类等开放领域对话系统。但是,该类型的聊天机器人缺乏情感分析、心理咨询等功能。因此,针对传统的Seq2seq中文聊天机器人,本文提出一种基于Seq2seq模型的心理咨询聊天机器人,为用户提供心理咨询服务,可以随时随地进行会话为心理成长提供支持,发展前景光明。主要研究工作如下:本文主要使用Python的Jieba分词技术进行文本预处理工作,选用开源心理咨询问答语料efaqa-corpus-zh作为模型训练数据,使用自然语言处理工具Gensim模块中的Word2vec函数实现词的向量化。针对梯度消失在传统的循环神经网络中广泛出现的问题,本文把传统循环神经网络改进成长短期记忆网络作为主要神经单元。对于传统Seq2seq模型问答时存在无效回复等问题,本文使用Encoder-Decoder框架并在解码器输出端结合注意力机制提高解码准确度。为避免解码时输出候选集中概率最大语句产生无效回复,在解码器网络端加入了Beam Search算法。本文在改进的Seq2seq模型基础上利用Tensor Flow2.0框架联合Keras函数建立了问答模型和抑郁指数模型,模型训练后可以获取对话和抑郁指数向量,最后通过会话内容检测抑郁指数,实现了预测功能。结合可行性分析及总体需求分析详细设计了本系统主要功能模块,通过对传统Seq2seq模型和本文构建的问答模型实验结果进行分析,可知本文提出的心理咨询聊天机器人问答更贴合日常对话,验证了本文提出的心理咨询聊天机器人模型有效性。实验最后通过接口测试工具Postman分别进行了Get接口测试和Post接口测试,通过测试验证了接口连通性,进一步证明系统的有效性。

关键词：人工智能 Seq2seq模型心理咨询聊天机器人

基于机器视觉的低压塑壳断路器智能测试系统的研究与实现

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基于机器视觉的低压塑壳断路器智能测试系统的研究与实现

作者：杨济泽沈阳师范大学

学位级别：硕士

在现代自动化生产中,为了确保产品质量,产品的可靠性检测是生产过程中不可缺少的环节。低压塑壳断路器在配电系统中被广泛应用,断路器在生产过程中,脱扣螺钉的快速准确定位是断路器长延时测试最关键的一步。因此,提高断路器的测试效率,... 详细信息

在现代自动化生产中,为了确保产品质量,产品的可靠性检测是生产过程中不可缺少的环节。低压塑壳断路器在配电系统中被广泛应用,断路器在生产过程中,脱扣螺钉的快速准确定位是断路器长延时测试最关键的一步。因此,提高断路器的测试效率,完善智能测试系统是本论文研究的重点。本系统是以江苏省无锡市XXX有限公司研究项目“塑壳断路器智能研究”为依托,以断路器在生产线上检测为背景,研究和开发了一套低压塑壳断路器智能测试系统。本论文主要研究工作如下:1)系统开发过程中,为了满足在测试时能够对螺钉实时定位,系统应用了机器视觉技术,通过VC++与开源的计算机视觉库（OpenCV）软件的搭建,完成对螺钉图像的定位过程。定位过程经过图像采集、ROI提取、图像预处理、图像边缘检测、螺钉中心坐标提取的步骤之后,将最后的坐标传递给PLC,PLC接收到信号,控制操作台的移动,从而完成对断路器长延时检测的精准定位。2)在系统应用机器视觉技术时,对于图像预处理中灰度化和滤波去噪的两个步骤,分别采用了改进的基于粒子群优化的加权平均算法,以及改进的梯度倒数加权平均滤波算法,提高了图像处理的效果。3)根据需求分析,设计了系统的整体功能结构与流程,在此基础上实现了五个功能模块,分别为系统管理模块、产品管理模块、配置文件模块、机器视觉模块,在实现这些功能时,本文以代码和效果图的方式进行展示,再通过PLC进行通讯过程,完成断路器产品的测试。本系统在XXX生产线已进入测试阶段,由于项目组的要求,此项目签署了保密协议,有些数据和图片经过了特殊处理,不方便在本论文中公开。系统实现了断路器快速、高效、精准的测试,将测试的时间缩短了35%以上,具有很好的使用价值。

关键词：低压塑壳断路器智能测试系统机器视觉定位检测

基于Kinect的体操动作识别系统的研究与实现

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基于Kinect的体操动作识别系统的研究与实现

作者：梁鹏沈阳师范大学

学位级别：硕士

体操动作识别系统的设计旨在通过Kinect准确掌握训练者的身体轮廓和身体位置来确定训练者动作的标准程度,结合体育活动的特点,为体操训练提供有效的解决方案,从而提高训练者的运动水平,并通过数据采集、数据处理与特征提取、人体姿态识... 详细信息

体操动作识别系统的设计旨在通过Kinect准确掌握训练者的身体轮廓和身体位置来确定训练者动作的标准程度,结合体育活动的特点,为体操训练提供有效的解决方案,从而提高训练者的运动水平,并通过数据采集、数据处理与特征提取、人体姿态识别的方法辅助动作学习。系统使用Kinect进行数据采集,实时获取所检测到的用户人体的骨骼关节位置信息,将产生的数据流逆重定向于系统中的动画模型上,用以驱动Kinect应用平台里的动画人物模型,输出平滑的人物模型动画和实时检测更新的骨架错位提示信息进行人体姿态识别,在系统骨骼信息特征提取功能模块中将训练者与先前录入的标准动作进行对比,实时将骨骼节点错误信息以分数的形式展示给训练者,引导训练者规范动作,一定程度上降低了学习难度提高了学习效率。本系统主要工作如下:采用骨骼蒙皮算法优化人物模型,在Unity平台进行三维角色动画渲染和演示。当设备捕捉到运动数据后,运用双四元数线性蒙皮算法强化运动细节处理,平滑人体模型,使其表现的更加细腻;通过改进人体运动识别算法的隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model）和人工神经网络（Artificial Neural Network）两种算法进行人体骨骼关节计算与识别,基于静态K均值算法进行聚类,结合DTW算法解决体操姿态特征序列不对齐的问题,将Kinect设备采集的体操运动数据具体化、数字化,增强系统鲁棒性,算法的性能与运动数据准确度得到提升,降低了资源负载,更加合理利用硬件资源;针对实际生活中通过Kinect识别体操动作方面,结合动态时间规整的思想,设计出基于DTW的体操动作识别算法,能够有效地解决体操动作序列对应帧在时间轴上的匹配问题;为了更好的帮助体操训练者掌握体操动作精准度,分别对人体骨架数据在角度和速度两个维度上进行特征提取,实现了将训练者的体操动作数据与标准体操动作数据库的数据进行比对,根据动作标准度评判得出分数,让训练者可以选择不同的体操训练项目,随时进行所需要的动作学习,并将错位信息实时反馈给训练者,纠正错误。实验结果证明本系统能够较好地辅助训练者学习体操项目。

关键词： Kinect 隐马尔可夫模型人工神经网络静态K均值 DTW算法动作识别

基于Dubbo分布式架构网上商城的研究与实现

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基于Dubbo分布式架构网上商城的研究与实现

作者：徐光耀沈阳师范大学

学位级别：硕士

近年来,国内外电子商务迅速发展,网上购物的人数逐年增加。传统的框架结构难以满足高并发需求,并且新兴的Hadoop生态系统还无法完全替代传统的项目开发。为了解决上述的问题,将分布式的思想引入到WEB开发项目工程中,实现一个分布式的、... 详细信息

近年来,国内外电子商务迅速发展,网上购物的人数逐年增加。传统的框架结构难以满足高并发需求,并且新兴的Hadoop生态系统还无法完全替代传统的项目开发。为了解决上述的问题,将分布式的思想引入到WEB开发项目工程中,实现一个分布式的、高并发的、负载均衡的大中型电子商务网上商城系统是本文主要研究内容。该系统具有统一化、标准化、模块化以及灵活部署的特点。本文以面向服务的思想为依据,在宏观的设计架构上,应用以RPC通讯技术为基础的Dubbo开源分布式架构,通过分布式应用程序协调服务Zookeeper,完成服务生产者和服务消费者之间的管理和调度。在具体的实现框架上,由于网上商城系统属于互联网行业,需要降低功能之间的关联性,系统采用更加轻量级的SpringMVC、Spring和Mybatis这三个框架模型进行开发。根据Spring框架的IOC和AOP的两大特性,将其他两大框架进行整合,统一由Spring容器来进行管理。在数据的持久化方面,通过Mybatis框架的逆向工程技术完成对MySQL数据库的访问,该框架可以直接编写SQL语句,使开发更加简单、轻量化。为了更加适应于实际需求,系统中所有工程都是基于Maven来搭建,对项目工程进行一键构建和依赖管理,应用先进的开源框架和技术,如Redis缓存技术、Active MQ异步消息队列技术、以及Solr全文检索技术,实现一个以Dubbo架构为支撑的分布式网上商城购物系统。本文根据上述提及的技术和方法对本系统进行分析和设计,并为系统的分布式实现提供了良好的解决方案。从整体上降低系统间的耦合度,提高系统的并发性和可扩展性。

关键词：网上商城分布式架构 Dubbo Spring

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推荐算法自动选择框架的研究与实现

推荐算法自动选择框架的研究与实现

作者：张鹏程沈阳师范大学

学位级别：硕士

互联网的爆炸性发展在带给人们便利的同时也带来了严重的数据过载问题,为了解决这个问题,人们先后开发出了分类目录和搜索引擎两种解决方案,但都存在缺陷。随着时代发展,推荐系统开始成为一种常见的解决方案而登上历史舞台。然而当前的... 详细信息

互联网的爆炸性发展在带给人们便利的同时也带来了严重的数据过载问题,为了解决这个问题,人们先后开发出了分类目录和搜索引擎两种解决方案,但都存在缺陷。随着时代发展,推荐系统开始成为一种常见的解决方案而登上历史舞台。然而当前的推荐系统往往是面向某个业务实现的针对性推荐软件,当业务需求或者环境发生改变时,推荐系统很容易出现各种问题,灵活性很差。此外当前市面上很多推荐系统都存在一些显而易见的过期推荐行为,即用户经常发现刚买过且当前不再需要的物品也会被系统反复地推荐。针对上述问题,本文提出一个可控算法且可跨平台运行的通用推荐系统框架,该框架能够运行多个经过优化的推荐算法,并对各个算法的输出结果进行整合去重,从而实现更加精准的个性化推荐。本文的主要研究工作如下:(1)为了实现框架能应对不同推荐业务的效果,本文通过GroupLines实验室获取了和电影推荐相关的MovieLens数据集,又通过爬虫拿到了Wargaming公司的用户数据集,并对两个数据集进行整理与转换,使之成为算法可以处理的格式,并且采取自适应噪音消除策略计算数据集的清洗阀值。(2)使用协同过滤算法来获取目标用户的推荐列表,并使用热门推荐和内容推荐对协同过滤算法结果进行补充;此外对协同过滤算法的运行效率,硬件资源使用效率,准确性以及多样性进行了优化。(3)采取综合推荐方案,将协同过滤算法的输出结果进行整合,获得两个整合推荐列表,之后从现有的四个推荐结果中选择效果最佳的一个。(4)通过对现有去重方案的研究,提出一种自动计算重复推荐窗口期的去重方案,用于去除上一阶段获得的推荐结果中不合时宜的推荐项目。本文通过使用Python语言编写框架,实现了数据爬取和跨平台支持,使用MapReduce进行分布式计算来支持大数据下的高效运算,而数据存取方面使用Hbase,最终实现了该自动推荐框架,且该框架可根据实际需要挂接其他推荐算法和相应的数据处理模块。

关键词：大数据推荐系统协同过滤 Hadoop

基于遗传算法的铁路物流园仓储管理系统的研究与实现

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基于遗传算法的铁路物流园仓储管理系统的研究与实现

作者：邸馨平沈阳师范大学

学位级别：硕士

本文以某铁路的物流园为研究背景,同其他物流公司相对比,铁路的这个物流园还存在着一定的距离。第一:当代物流公司,是为客户提供全方位的服务,而运输代理服务是这个物流园主要的业务,从服业务的覆盖领域和服务质量上看,这个物流园很难... 详细信息

本文以某铁路的物流园为研究背景,同其他物流公司相对比,铁路的这个物流园还存在着一定的距离。第一:当代物流公司,是为客户提供全方位的服务,而运输代理服务是这个物流园主要的业务,从服业务的覆盖领域和服务质量上看,这个物流园很难与其他物流企业竞争;第二:大型的物流公司都具备遍布世界各地的集结、配送点,运输工具的选择多种多样且灵活,可是这个物流园的运输工具单一化,没有灵动性;第三:当代物流企业已建立起功能完善的信息化网络平台,各种信息的及时更改,业务活动高效精确,而这个物流园目前的信息化建设还在初级阶段。结合这个物流园的近况,本文主要针对仓储作业进行了调查和分析,对需要的功能板块进行需求分析,并对提出的模型进行建模求解。基于B/S架构的系统,分为系统管理、基础数据管理、入库管理、出库管理、报表查询等几个板块。正文详细的阐述了这个物流园仓储管理系统(WMS)的需求分析、数据库设计、算法如何建模求解以及系统实现的内容。首先进行需求调研;然后对系统管理等几个主要作业流程进行了用例分析和功能描述,将系统需要实现的主要功能通过用例图表现出来,并简要概述各用例图。在大体框架的基础之上,分析了解这个物流园WMS要实现的各类功能,设计其功能结构、流程图、数据库等,明确了系统需要的功能。其次储位和拣货在仓储管理中占有十分重要的位置,与其他作业有着密切的关联。目前,由于起点低,起步晚等因素限制,铁路物流园仓储管理尚处于初级阶段。项目组采用遗传算法进行建模求解,解决货品出入库效率的提高和成本的节约。最后展示出系统五个核心功能板块的操作界面。在系统正式被员工使用前,项目组对系统进行了功能测试,测试结果验证了系统的有效性和实用性。当前系统已投入使用,通过WMS的运行,使该物流园仓储作业全面共享化、信息化和自动化,达到了提升工作效率和质量,更好的为客户、货主、供应商等提供服务。推进铁路货运的深化改革,推动铁路向当代物流公司转型发展,实现共赢,将这个物流园打造成“智慧物流园”。

关键词：铁路物流仓储管理遗传算法系统设计与实现