易小波[1]2004年在《在线产品标识自动识别的研究》文中研究说明在应用中，与在线产品标识自动识别系统相类似的实例很多，对该系统的设计与开发的研究，具有较好的参考价值。本文针对在线产品标识自动识别系统的特点，对设计该系统中遇到的关键问题进行了实验研究和理论探讨，并根据研究结果解决实际应用中的相关问题。 首先，根据该系统运动成像的特点，对运动模糊复原的原理和方法进行了探讨，并进行实验和分析。 其次，本文对如何利用图像特征的分析来实现复杂大背景下小目标定位和提取进行了详细的探讨，分析了各种定位方法的适用性。 然后，本文对标识图像的几何校正和增强、标识中信息的提取、信息的特征抽取以及判决识别进行了介绍。 最后，针对具体应用对系统处理流程和结构进行设计，并对该系统的特点和适用性进行了分析。 在本课题中，作者所完成的工作有： 1．根据图像特征分析的原理，针对应用设计了结合图像纹理和形状特征分析的定位算法，实现了对在线产品标识自动识别系统中标识区域的定位和提取。 2．根据具体的要求，设计处理流程和系统结构，实现了在线产品标识自动识别系统，并结合实验结果分析了该系统的适用性和特点。
李思[2]2012年在《WEB观点挖掘中关键问题的研究》文中进行了进一步梳理随着互联网的广泛普及和应用,网络已经成为众多网民生活的一部分。海量用户通过网络发布信息,使得带有观点的文本呈爆炸式增长。同时,用户也希望通过网络获取新的资讯和了解其他人的观点。然而,由于网络中的数据规模异常庞大,用户的这项需求面临重重挑战。因此,针对Web观点挖掘的研究应运而生,以帮助用户自动获取感兴趣的网络观点。本文分别从下述四方面展开对观点挖掘的创新性研究：(1)基于合并模型的篇章情感识别。传统的情感识别算法往往只考虑利用单一粒度的文本,诸如词语、句子、篇章等。然而,网络中篇章的表达并不规范,有些篇章仅包含少量词语,有些篇章却由大量长句组成。在这种情况下,基于单一粒度的传统文本处理方法并不适用。由于不同粒度的文本情感分析算法均有各自的优点,本文提出基于合并模型的文本情感识别算法,将基于词语级的篇章情感分析和基于句子级的篇章情感分析相结合。同时,本文也对不同粒度的文本情感分析的互补性进行了探讨。实验结果表明,相对于基于词语级的篇章情感分析和基于句子级的篇章情感分析单一粒度的分析方法,基于合并模型的篇章情感分析取得了更好的结果。(2)基于对比关系的产品比较。产品比较系统通过对网络中现有产品观点的整合,实现不同产品之间的优劣比较,以此来帮助消费者了解产品和进行决策。然而,对于特定产品,网络中的用户观点错综复杂,很难获得一致。这使得观点整合极具挑战性。本文提出对比观点整合算法,从众多产品相关评论网站和社区问答系统获取用户观点,利用对比观点整合图模型,不仅解决了用户观点中所存在的闭环关系,同时也将不同来源的用户观点综合到一起。针对电子产品的实验表明,对比关系整合算法可以对所有有关候选产品的观点进行有效整合,提供较为可靠的最终比较结果。(3)基于属性层级结构的产品比较。与产品相关的比较句中包含了丰富的产品比较信息,可以较直观的帮助消费者制定购买计划。然而,在真实网络数据环境中,对比句仅占很小的比例,使得用户难以直接利用对比句进行产品比较。本文提出了一种基于产品属性层级结构的产品比较系统,采用基于类别序列规则的最近邻算法,仅利用少许比较句先验知识即可实现对比句自动识别。该系统采用基于结构的模型将用户观点重新分配,解决了在某些属性节点下观点数据稀疏的问题,并利用贪婪排序算法依据重新分配后的用户观点实现了对产品的排序。针对电子产品的实验结果表明,基于产品层级属性结构的产品比较算法可以有效反映出原始语料中的观点趋势,所提供的排序结果与人工排序结果较为接近。(4)深入分析型文本的识别。利用博客语料,对博客的书写质量进行评估,抽取出对于给定查询进行深入分析描述的博客,即精选出深入分析型博客。本文首先利用学习式查询扩展LQE (Learning Query Expansion)模型和博文平均算法进行查询相关博客的抽取,然后利用L-Qtf (Length-Query term frequency,长度-查询词词频)系数作为文本描述程度的考察系数,将博文分为深入分析型博文和肤浅型博文,最后,利用博客中所含有两种类型博文的比例,对博客的质量进行分析。实验结果显示,基于L-Qtf系数的深入分析型博客精选结果优于TREC Blog Track2009中的排名第一名的结果,验证了本文的博客精选系统的有效性
邓松松[3]2015年在《基于产品评论的意见挖掘与情感分析研究》文中指出随着互联网(Internet)的快速发展,社会生活的各个方面都发生着巨大变化,尤其是移动互联网的兴起,使人们参与网络活动变得更加便捷和频繁,表现尤为突出的是网络购物中的点评行为。产品评论信息中蕴含着丰富的有价值的信息,针对产品评论信息进行有效的挖掘,对于为商家改善产品质量提供指导,为消费者购物提供参考意见,均具有重要意义。本文对意见挖掘中评论对象识别、评价词识别、评价搭配抽取及其情感倾向性分析四个方面进行了研究,重点挖掘在线产品评论中有价值的信息。在评价对象和评价词的识别方面,本文根据依存句法理论,提出了基于依存句法的评价要素迭代识别算法。考虑到评论句中评价对象和评价词之间存在直接的依存关系,评价对象和评价词在句子中成对出现。因此,通过抽取语料中成对出现的评价对象和评价词,然后采用迭代识别的思想可达到识别语料库中评价对象和评价词的目的。在评价搭配抽取方面,本文提出了基于依存句法的关系传递算法。根据依存句法理论,句子成分构成依存句法树,树的结点之间存在依存关系,可通过遍历依存句法树的方式抽取存在依存关系的评价对象和评价词,以及修饰成分,进而抽取得到评价搭配,并在领域知识库的支持下对评价搭配候选集进行过滤,改善抽取效果。在评价搭配情感倾向性分析方面,本文结合情感表达模式,根据评价搭配在表达情感时体现的词汇模式、句法模式,采用基于词典的方法对评价搭配进行情感倾向性分析。最后,基于上述研究成果,本文设计并实现了基于在线产品评论的口碑分析系统。通过网络爬虫技术获取特定领域的评论信息,在对应领域知识库的支持下,使用本文研究的意见挖掘方法,挖掘产品评论中蕴含的有价值的信息。
刘琼[4]2007年在《面向大批量定制的产品配置技术及系统研究》文中研究指明随着科技的进步和产品竞争的加剧,客户对产品的个性化要求不断提高。传统的大批量生产方式已经不能满足制造业企业的需求,大批量定制模式正在逐渐取代大批量生产模式,从而成为现代企业的主流生产方式。产品配置作为大批量定制模式的一个重要组成部分,是实现产品快速定制的核心技术和使能手段。本论文针对面向大批量定制的产品配置技术及系统,对其主要流程进行了分析,对大批量定制下产品配置系统的Web零件库的构建,基于约束满足问题的配置求解方法,基于客户需求的模块化产品优化配置和产品配置方案综合评价模型等问题进行了深入研究,具体内容如下:(1)阐述了论文的研究背景和基础,论述了大批量定制以及产品配置的发展及研究现状,归纳总结了相关的理论和方法,指出了目前存在的不足。介绍了课题的来源及意义,以及论文的主要研究内容和结构。(2)介绍了产品配置系统的内容和体系结构,阐述了产品配置系统所用到的技术:知识表达技术,求解技术,解释技术,优化配置技术和配置评价技术等。通过分析现有的产品配置系统包含的内容与主要技术,提出了一个面向大批量定制基于Web的产品配置系统框架。(3)分析了Web零件库在大批量定制的产品配置中的作用。研究了大批量定制下产品配置系统的Web零件库构建的关键技术。提出了基于本体的Web零件库数据描述规范,结合零件族和事物特性表建立了Web零件库,为零件库数据的动态扩充和查询准确率问题提供了一个解决方案,采用STEP标准和XML语言提出了解决异构CAD系统零件几何模型中性表达问题的解决方案,并采用静态和动态工作组结合的权限管理机制解决了网络环境下零件库系统的安全机制等问题,最后提出Web零件库在大批量定制下产品配置中的应用方式。(4)介绍了基于约束满足问题的产品配置知识表示方法,建立了产品配置问题与约束满足问题的映射关系,并给出了目前常用的算法。采用二元决策图将产品配置问题的解空间进行可视化表示,结合弧一致性算法提出了无回溯产品配置算法,分析了产品配置解释技术的基本功能和作用,并对基于真值维护系统的解释技术进行了研究。(5)建立了基于客户需求的模块化产品优化配置的数学模型,使用动态惩罚函数惩罚违反约束的配置方案,采用混合微粒群算法进行产品优化配置。以某产品作为配置算例,进行产品优化配置仿真。并将混合微粒群算法与遗传算法进行了比较,结果证明该算法具有简单、高效的特点,适用于网络环境下的产品优化配置求解。(6)结合大批量定制环境下产品配置的特点,以客户为评价主体,选择了评价指标,建立了产品配置方案的综合评价体系结构。采用模糊层次分析法对配置方案评价进行建模和计算。以自行车的配置方案评价为实例进行了分析,叙述了对配置方案进行综合评价的过程,验证了该评价方法的可行性和评价模型的合理性。(7)根据以上理论和研究方法,本文选用自行车作为产品配置的实例,构建了一个基于Web的产品配置系统,从实际应用中证明了本文研究方法的可行性和有效性。
艾超[5]2015年在《针对在线产品支撑数据的过滤和分析系统的研究与设计》文中研究指明互联网已经深入到人们生活的各个方面,成为人们获取信息的主要途径之一。近些年以来,计算机技术和互联网应用的风靡带来了数据信息的爆发式增长,如何能够高效快捷低成本地从中挖掘出高价值含量、可理解的知识以辅助人们决策,成为社会瞩目的焦点课题。大型网络应用产生的数据往往由于数据量大、质量不高、分析不及时等原因难以有效利用,规模大和业务分散导致存储数据源多分布在多套硬件或软件系统中,进而在数据联接和迁移过程中带来更多的数据问题。数据清洗过程能够针对这些应用数据进行整理、消除歧义和提高质量,被认为是数据应用中不可或缺的步骤。推荐系统是从数据中挖掘用户所需信息的有效技术方案,它以用户在日常行为中表现出来的兴趣偏好为依据,通过信息筛选,满足用户需求,达到信息提供者与用户的双赢。随着互联网应用的兴起,大数据量成为影响推荐技术发展的关键因素之一。本文对数据清洗和推荐系统的概念和国内外研究动态进行了阐述,并针对数据清洗的自动化、推荐系统的大数据量问题,作了以下研究和讨论:1,研究数据清洗的基础理论,包括数据质量问题的概念、存在形式和清洗流程;针对真实数据集中的情况,对相似重复记录检测和处理、错误值缺失值检测处理流程进行重点研究;2,研究各种经典推荐算法的基础理论、应用场景,并在真实数据集上对各算法进行了对比试验,提出了基于时间权重的协同过滤算法;3,在对Apache的开源项目Hadoop进行充分分析和了解后,对基于时间权重的协同过滤算法进行了MapReduce实现,解决了传统推荐算法在数据量大时遇到的扩展性问题。
马广林[6]2006年在《面向产品全生命周期的配置设计技术及系统研究》文中进行了进一步梳理论文结合国家863项目和浙江省制造业信息化工程重大科技攻关项目，针对目前企业在为了快速响应客户需求的过程中所遇到的问题，研究了面向产品全生命周期的配置设计技术，包括面向产品形成过程的配置设计技术以及面向产品使用过程的配置设计技术。 第一章，分析了面向产品全生命周期的配置设计技术对于制造企业的重要性，研究了当前PLM以及产品配置设计的研究现状与应用现状，并指出了目前产品配置系统存在的不足。在此基础上提出了面向产品全生命周期的配置设计技术及系统，引出了论文的主要研究内容，最后分析了论文的研究意义。 第二章，阐述了绿色制造中的产品全生命周期与传统制造模式的产品生命周期的区别，给出了产品全生命周期信息模型。分析了产品族与产品配置的关系，在此基础上对产品族模型作进一步扩展，提出了面向产品全生命周期的产品族模型，并阐述了其构建过程。最后提出了面向产品全生命周期的配置设计框架。 第叁章，提出了面向产品全生命周期配置设计的零件编码。分析了面向产品形成过程的配置设计技术，包括产品配置设计技术、BOM多视图映射技术以及版本管理技术。接着分析了面向产品使用过程的配置设计技术，主要阐述了产品再配置与产品配置的区别、产品再配置的不同模式以及产品再配置技术。给出了产品配置系统与CRM系统的集成场景和集成的技术，最后分析了面向产品全生命周期的配置知识库的构建技术。 第四章，提出了面向产品全生命周期的配置设计系统的体系结构和功能模型。给出了面向产品全生命周期的配置设计系统采用的MVC设计模式、开发及运行环境以及采用的主要技术，最后阐述了系统主要功能的实现。 第五章，结合实际项目，给出了企业应用案例。 第六章，对全文的工作进行了总结，并对进一步的工作做了展望。
李海青, 杨俊明, 李子臣[7]2014年在《基于RFID防伪系统的设计与实现》文中指出本文设计了一个基于RFID的防伪系统。利用RFID标签的全球唯一标识实现标签防伪,通过基于SM2的数字签名等技术实现对RFID存放数据的保护与防伪,同时对安全性和防伪性进行了分析。基于上述理论,设计了一种在线产品防伪系统,该系统具有防伪性高、安全性好、实用性强等优点,满足了防伪的需求。
袁蔚[8]2011年在《在线产品交互展示社区系统的开发》文中研究指明随着时代变革,人们了解讯息的渠道日益丰富,同时由于互联网的发展,网络对于人们消费习惯的改变逐渐加深。互联网推广已经跻身主流的广告行销方式,计算机交互的展示系统开始出现,并逐步受到市场的认可。本文所涉及的是一款在线交互系统——在线产品交互展示社区,能够提供用户集社区交流、产品展示及消费于一体的系统,该系统注重图像效果以及运行效率,本文从系统最初的策划、概念设计、市场及可行性分析,以及之后的开发进行讨论。本系统使用了两项技术来提高系统画面:2D骨骼技术和Z轴空间技术,使用图像压缩优化以及动态载入技术极大提高了系统的运行效率。本系统的开发包括了社区模块和展示模块,它们的开发是分开进行的,展示部分无需网络,可以在脱机状态下开发完成,其特点在于将所需要展示的产品以3d形式更好的呈现在用户面前,更好的展示方式以及更人性化的交互方式是它的特点之一,对于社区部分来说,网络十分重要,它的特点在于网络的实时性,需要考虑到多用户登录到同一系统中时整个系统的运行效率以及图像的运行质量。在整个系统的开发过程中,本文的主要研究重点集中在虚拟交互社区的部分,其中主要研究内容包括:(1)图像技术及优化:在画面的表现上,本系统采用了2D骨骼技术和Z轴空间来强化系统画面,由于画面内容细节较多,当图像发生频繁的更新和变化的同时,系统的运行效率下降明显,画面的优化在所难免,由于系统使用了纵深的叁维图像,所以优化的一部分使用了LOD图像优化技术,即场景和角色的细节根据画面距离的远近,进行细节的优化。另外,角色的动画采用了flash CS4中较新的2D骨骼系统,使得社区系统中的角色在动作的表现上显得更加灵巧与生动,由于不用再像传统动画那样去调整身体的每一个部件,所以说也提高了系统角色动画部分的工作效率,缩短了整套系统制作的制作周期。(2)数据载入技术:开发中遇到最大的问题与难题主要集中在提高整个系统运行速度以及如何将画面更好地呈现出来,由于本文所研究的系统是一款在线浏览器播放的程序,程序本身只包含了简单的界面信息,所有的数据几乎都是保存在服务器的相应目录中,并且建立了简单的数据库。为避免系统载入速度过慢,用户等待时间过长,所以我们在开发中制定了相应的数据载入机制,使得系统在载入时间上大幅缩短。(3)编辑器开发及系统扩展:通常一个大型的图形化应用程序在逻辑上可以使用程序语言来构成,而交互社区系统中类似游戏场景一样的大型地图数据在图形元素搭建过程中很难用程序来控制整体的感觉。为了解决这些问题而专门开发的地图编辑器可以方便美术人员以图形化的方式来将图形元素拼接成一个大型地图,这种类似游戏引擎的制作方式即使在整个系统开发完成之后依然能够继续扩展,制作出新的社区地图而无需使用程序的帮助。(4)数据库及网络通信技术:设计实现了一个数据库将庞大的用户信息数据维护在服务器端,采用ASP或是PHP等第叁方程序脚本支持用户的浏览器要和远程服务器以及其他用户之间通信,如何让服务器将数以万计的英特网用户实时的联系起来,以及flash和PHP前后台接口的实现也是本文所研究的重点之一。
孙琦宗[9]2017年在《在线个性化定制中的智能交互方法研究》文中指出传统的在线个性化定制系统大多是按照产品参数的选择来实现个性化定制服务,是基于参数配置思想的定制模式。由于缺乏有效的交互,且对消费者隐性需求的获取、转化问题研究不足,导致消费者的定制满意度和舒适度较差。本文从消费者的角度出发,为了提高个性化定制服务的互动性和引导性以达到较好的用户体验,研究了个性化定制中客户需求和定制产品特征的映射关系,在此基础上,研究了基于用户偏好的需求优先级判定方法,提出了一种智能交互方法,并对智能交互方法进行了迭代优化。具体研究工作如下:1.综述了课题的研究意义和背景。通过研究国内外个性化定制技术和智能交互技术的现状,研究在线个性化服务中的智能交互定制模型和方法,针对目前研究还存在的不足,提出本文的主要研究内容。2.研究了在互联网环境背景下,消费者行为与个性化定制服务之间的关系。并对个性化定制中消费者需求的获取方法、隐性需求的识别、转化及其影响因素进行了研究。3.对产品特征的类别、客户需求、用户情感偏好等方面进行分析。建立产品特征与用户需求关系的映射模型,提出了一种应用于个性化定制服务中的定制优先级的判定方法。4.为了更好地实现交互设计,研究组织符号学思想和产品定制特征的组织符号学表示方法和模型。在此基础上,提出了一种智能交互方法--“Tp+1”交互问答法,给出了此方法的定义和交互流程模型,并选择合适的迭代方法对所提出方法进行了优化。5.在上述理论研究的基础上,对本文提出的交互式定制方法进行了方案设计,以家用汽车为例,构建了汽车在线个性化智能交互定制原型系统,验证所提出的方法的有效性。
关子南[10]2014年在《基于.NET的在线旅游产品系统设计与应用》文中研究指明随着科学技术的突飞猛进和信息技术的广泛运用，互联网逐渐走进千家万户，成为人们生活应用中必不可少的一部分，伴随着人们生活水平的提高，出行旅游的需求不断增长，传统的店商模式已经不再适应和满足人们的消费习惯和效率要求。在线旅游的概念被提出，借助互联网的模式，以WEB站点的形式面世并服务于大众。本文在综合分析了现有的在线旅游产品系统的基础上，结合当前旅游市场用户的需求和体验，提出了基于.NET的在线旅游产品系统的开发目标，即要实现产品整合、信息搜索与查阅、在线预订、在线支付和导购代购等；同时也要实现系统的高性能、高可用性、高扩展性和便捷性。论文对本系统开发采用的WEB模式做了阐述，根据在线旅游产品的特性和特征，对系统进行了需求分析和系统模块分析，给出了一个完整的基于.NET的在线旅游产品系统的设计模型。然后，对系统的设计、开发和实施过程进行了论述，并评估了应用效果。本文包括系统的设计、开发、测试、部署和运维。实践表明，本论文提出的在线旅游产品系统能够满足互联网旅游公司的产品功能，能够满足客户对旅行产品的需求，能够给客户提供高效、简洁、放心、安全的实时在线旅游产品系统。这个系统不仅适用于国内旅游在线系统，对国际在线旅游也同样适用，具有良好的通用性。该方式易于与现有的机票、酒店等平台集成，还可以在本系统的基础上，根据需求进行再次开发，具有良好的灵活性和实用性。
参考文献：
[1]. 在线产品标识自动识别的研究[D]. 易小波. 中南大学. 2004
[2]. WEB观点挖掘中关键问题的研究[D]. 李思. 北京邮电大学. 2012
[3]. 基于产品评论的意见挖掘与情感分析研究[D]. 邓松松. 华南理工大学. 2015
[4]. 面向大批量定制的产品配置技术及系统研究[D]. 刘琼. 合肥工业大学. 2007
[5]. 针对在线产品支撑数据的过滤和分析系统的研究与设计[D]. 艾超. 电子科技大学. 2015
[6]. 面向产品全生命周期的配置设计技术及系统研究[D]. 马广林. 浙江大学. 2006
[7]. 基于RFID防伪系统的设计与实现[J]. 李海青, 杨俊明, 李子臣. 北京电子科技学院学报. 2014
[8]. 在线产品交互展示社区系统的开发[D]. 袁蔚. 上海交通大学. 2011
[9]. 在线个性化定制中的智能交互方法研究[D]. 孙琦宗. 浙江工业大学. 2017
[10]. 基于.NET的在线旅游产品系统设计与应用[D]. 关子南. 吉林大学. 2014
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