基于SSM的数字化古籍书库的设计与实现
发布时间：2021-05-19 18:10
古籍作为中华历史文化的产物和依托,也是中国古代文明的结晶,具有重要的学术意义和历史文物价值。古籍大多以纸质为载体保存,不方便进行查找和借阅。近些年来,随着互联网技术的快速发展,人们对获取信息资源的要求提高,尤其是在网络共享的情况下,人们希望能不受时间和空间的限制,利用网络的形式实现资源的共享,这样开放的获取方式能在一定程度上满足用户的需求,并能打破古籍图书查找难、借书难、阅读难的问题。本文结合网络技术和计算机技术,研究与设计了基于SSM框架并结合个性化推荐算法的数字化古籍书库系统。本文首先分析了国内外古籍数字化工作的研究现状,明确了本文的研究任务和研究意义,提出了课题研究的主要问题和挑战是海量数据检索问题,海量图片存储问题以及适用于数字化古籍书库的个性化推荐算法。结合数字化古籍书库系统的需求进行了系统的分析,并将系统分为系统管理模块、检索模块、在线阅读模块、个人中心模块以及个性化推荐模块五大功能模块。接下来本文研究了基于用户行为与用户属性聚类的图书个性化推荐算法,并提出了模型的改进与算法的改进。结合某电子书网站的用户行为日志,提出了用户平均阅读时长模型、阅读次数模型,并结合用户显示评分...
【文章来源】：东南大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：93 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 课题的研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 数字化古籍书库研究现状
1.2.2 个性化推荐算法研究现状
1.2.3 目前研究中待解决的问题
1.3 本课题来源与研究内容
1.4 本文的章节安排
第二章 数字化古籍书库系统需求分析
2.1 系统可行性分析
2.2 系统功能性需求分析
2.2.1 系统总体功能
2.2.2 系统管理模块
2.2.3 检索模块
2.2.4 在线阅读模块
2.2.5 个性化推荐模块
2.2.6 个人中心模块
2.3 系统非功能性需求分析
2.4 相关技术概述
2.4.1 SSM框架
2.4.2 全文搜索引擎技术
2.4.3 ELASTICSEARCH技术
2.4.4 FASTDFS分布式文件系统
2.5 本章小结
第三章 基于用户行为与用户属性聚类的图书个性化推荐算法研究
3.1 图书个性化推荐系统
3.1.1 图书个性化推荐算法概述
3.1.2 常用的个性化推荐算法
3.1.3 推荐系统架构
3.1.4 推荐系统的评价指标
3.2 改进的基于用户行为的个性化推荐算法研究
3.2.1 用户行为预处理
3.2.2 基于用户行为的评分模型的建立与分析
3.2.3 FUNK SVD个性化推荐算法研究
3.2.4 融合情感增强的FUNKSVD算法研究
3.2.5 实验评估与结果
3.3 改进的基于用户属性的聚类推荐算法
3.3.1 用户属性特征
3.3.2 改进的基于用户属性特征值聚类
3.3.3 用户邻居搜索推荐
3.3.4 实验评估与结果
3.4 本章小结
第四章 数字化古籍书库系统设计与实现
4.1 数字化古籍书库系统总体设计
4.1.1 系统架构设计
4.2 数字化古籍书库系统管理模块设计与实现
4.2.1 用户管理
4.2.2 权限管理
4.2.3 古籍管理
4.3 基于ELASTICSEARCH的古籍书库系统检索模块设计与实现
4.3.1 索引创建过程
4.3.2 古籍检索模块实现
4.4 数字化古籍书库在线阅读功能设计与实现
4.4.1 图片文件获取下载功能
4.4.2 缩略图生成功能实现
4.5 数字化古籍书库用户中心模块设计与实现
4.5.1 用户浏览历史功能实现
4.5.2 用户收藏功能实现
4.5.3 用户评分功能实现
4.6 数字化古籍书库系统个性化推荐模块设计与实现
4.6.1 推荐模块架构设计
4.6.2 用户行为采集与分析
4.6.3 基于用户行为的推荐算法实现
4.6.4 基于用户属性的聚类推荐算法实现
4.6.5 基于流行度的推荐算法实现
4.7 本章小结
第五章 系统部署运行
5.1 系统软件部署环境
5.2 系统运行效果
5.2.1 系统主页面
5.2.2 检索页面
5.2.3 在线阅读页面
5.2.4 管理后台页面
5.2.5 用户中心页面
5.2.6 个性化推荐页面
5.3 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
致谢
参考文献
作者在攻读硕士学位期间发表的论文与获奖情况
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于SSM架构的汽车客户服务平台的设计与实现[J]. 胡鹏,高永平. 电脑知识与技术. 2017(10)
[2]基于B/S结构与RABC模型相结合对学生科研项目的管理系统研发探索[J]. 李文宽,周姝昕,张玥. 海峡科技与产业. 2016(07)
[3]英国古籍数字化标准建设现状及其启示[J]. 张文亮,彭媛媛. 新世纪图书馆. 2016(05)
[4]网络背景下数字图书馆发展与创新研究[J]. 张静博. 河南科技. 2015(23)
[5]基于内容的推荐与协同过滤融合的新闻推荐方法[J]. 杨武,唐瑞,卢玲. 计算机应用. 2016(02)
[6]基于时序行为的协同过滤推荐算法[J]. 孙光福,吴乐,刘淇,朱琛,陈恩红. 软件学报. 2013(11)
[7]“数字人文”内涵与古籍数字化的深度开发[J]. 范佳. 图书馆学研究. 2013(03)
[8]基于Spring MVC及MyBatis的Web应用框架研究[J]. 徐雯,高建华. 微型电脑应用. 2012(07)
[9]中文古籍数字化开发研究综述[J]. 周迪,宋登汉. 图书情报知识. 2010(06)
[10]关联规则挖掘Apriori算法的研究与改进[J]. 刘华婷,郭仁祥,姜浩. 计算机应用与软件. 2009(01)
硕士论文
[1]基于B/S架构的网络学习平台研究与实现[D]. 史亚庆.西安理工大学 2018
[2]基于SSM框架的铁路技术规章管理系统的设计与实现[D]. 赵小涛.北京交通大学 2018
[3]基于用户行为的电子书籍推荐系统研究[D]. 张骥.安徽理工大学 2018
[4]数字化古籍知识管理研究[D]. 褚嘉欣.郑州大学 2018
[5]基于ElasticSearch的分布式物流垂直搜索引擎的设计与实现[D]. 章天岳.扬州大学 2018
[6]基于混合模型的个性化推荐算法研究[D]. 郑瑶琳.北京邮电大学 2018
[7]基于隐因子预测的推荐算法研究[D]. 李睿宏.北京邮电大学 2018
[8]科技信息分类聚合系统的设计与实现[D]. 陈冬凯.北京邮电大学 2018
[9]面向搜索引擎的在线广告系统的设计与实现[D]. 代文涛.北京邮电大学 2018
[10]基于数据挖掘的图书馆推荐系统的设计与实现[D]. 孙毅芳.山东大学 2017
本文编号：3196210
【文章来源】：东南大学江苏省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：93 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
1.1 课题的研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 数字化古籍书库研究现状
1.2.2 个性化推荐算法研究现状
1.2.3 目前研究中待解决的问题
1.3 本课题来源与研究内容
1.4 本文的章节安排
第二章 数字化古籍书库系统需求分析
2.1 系统可行性分析
2.2 系统功能性需求分析
2.2.1 系统总体功能
2.2.2 系统管理模块
2.2.3 检索模块
2.2.4 在线阅读模块
2.2.5 个性化推荐模块
2.2.6 个人中心模块
2.3 系统非功能性需求分析
2.4 相关技术概述
2.4.1 SSM框架
2.4.2 全文搜索引擎技术
2.4.3 ELASTICSEARCH技术
2.4.4 FASTDFS分布式文件系统
2.5 本章小结
第三章 基于用户行为与用户属性聚类的图书个性化推荐算法研究
3.1 图书个性化推荐系统
3.1.1 图书个性化推荐算法概述
3.1.2 常用的个性化推荐算法
3.1.3 推荐系统架构
3.1.4 推荐系统的评价指标
3.2 改进的基于用户行为的个性化推荐算法研究
3.2.1 用户行为预处理
3.2.2 基于用户行为的评分模型的建立与分析
3.2.3 FUNK SVD个性化推荐算法研究
3.2.4 融合情感增强的FUNKSVD算法研究
3.2.5 实验评估与结果
3.3 改进的基于用户属性的聚类推荐算法
3.3.1 用户属性特征
3.3.2 改进的基于用户属性特征值聚类
3.3.3 用户邻居搜索推荐
3.3.4 实验评估与结果
3.4 本章小结
第四章 数字化古籍书库系统设计与实现
4.1 数字化古籍书库系统总体设计
4.1.1 系统架构设计
4.2 数字化古籍书库系统管理模块设计与实现
4.2.1 用户管理
4.2.2 权限管理
4.2.3 古籍管理
4.3 基于ELASTICSEARCH的古籍书库系统检索模块设计与实现
4.3.1 索引创建过程
4.3.2 古籍检索模块实现
4.4 数字化古籍书库在线阅读功能设计与实现
4.4.1 图片文件获取下载功能
4.4.2 缩略图生成功能实现
4.5 数字化古籍书库用户中心模块设计与实现
4.5.1 用户浏览历史功能实现
4.5.2 用户收藏功能实现
4.5.3 用户评分功能实现
4.6 数字化古籍书库系统个性化推荐模块设计与实现
4.6.1 推荐模块架构设计
4.6.2 用户行为采集与分析
4.6.3 基于用户行为的推荐算法实现
4.6.4 基于用户属性的聚类推荐算法实现
4.6.5 基于流行度的推荐算法实现
4.7 本章小结
第五章 系统部署运行
5.1 系统软件部署环境
5.2 系统运行效果
5.2.1 系统主页面
5.2.2 检索页面
5.2.3 在线阅读页面
5.2.4 管理后台页面
5.2.5 用户中心页面
5.2.6 个性化推荐页面
5.3 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
致谢
参考文献
作者在攻读硕士学位期间发表的论文与获奖情况
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于SSM架构的汽车客户服务平台的设计与实现[J]. 胡鹏,高永平. 电脑知识与技术. 2017(10)
[2]基于B/S结构与RABC模型相结合对学生科研项目的管理系统研发探索[J]. 李文宽,周姝昕,张玥. 海峡科技与产业. 2016(07)
[3]英国古籍数字化标准建设现状及其启示[J]. 张文亮,彭媛媛. 新世纪图书馆. 2016(05)
[4]网络背景下数字图书馆发展与创新研究[J]. 张静博. 河南科技. 2015(23)
[5]基于内容的推荐与协同过滤融合的新闻推荐方法[J]. 杨武,唐瑞,卢玲. 计算机应用. 2016(02)
[6]基于时序行为的协同过滤推荐算法[J]. 孙光福,吴乐,刘淇,朱琛,陈恩红. 软件学报. 2013(11)
[7]“数字人文”内涵与古籍数字化的深度开发[J]. 范佳. 图书馆学研究. 2013(03)
[8]基于Spring MVC及MyBatis的Web应用框架研究[J]. 徐雯,高建华. 微型电脑应用. 2012(07)
[9]中文古籍数字化开发研究综述[J]. 周迪,宋登汉. 图书情报知识. 2010(06)
[10]关联规则挖掘Apriori算法的研究与改进[J]. 刘华婷,郭仁祥,姜浩. 计算机应用与软件. 2009(01)
硕士论文
[1]基于B/S架构的网络学习平台研究与实现[D]. 史亚庆.西安理工大学 2018
[2]基于SSM框架的铁路技术规章管理系统的设计与实现[D]. 赵小涛.北京交通大学 2018
[3]基于用户行为的电子书籍推荐系统研究[D]. 张骥.安徽理工大学 2018
[4]数字化古籍知识管理研究[D]. 褚嘉欣.郑州大学 2018
[5]基于ElasticSearch的分布式物流垂直搜索引擎的设计与实现[D]. 章天岳.扬州大学 2018
[6]基于混合模型的个性化推荐算法研究[D]. 郑瑶琳.北京邮电大学 2018
[7]基于隐因子预测的推荐算法研究[D]. 李睿宏.北京邮电大学 2018
[8]科技信息分类聚合系统的设计与实现[D]. 陈冬凯.北京邮电大学 2018
[9]面向搜索引擎的在线广告系统的设计与实现[D]. 代文涛.北京邮电大学 2018
[10]基于数据挖掘的图书馆推荐系统的设计与实现[D]. 孙毅芳.山东大学 2017
本文编号：3196210
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