基于实时任务调度和推荐算法的运动监测系统研究与实现
发布时间：2021-11-25 07:09
随着人们生活水平的提高,运动与健康成为关注的焦点,运动监测系统也日益受到青睐。目前,市面上的运动监测系统是针对学校学生体育运动体质监测而设计的,一方面系统侧重于通过穿戴式的硬件设备进行数据采集,存在用户数量少、数据更新慢、系统实时性低的问题;另一方面系统缺乏对用户运动数据的智能化分析,通常只是进行简单的数据收集。为此,本文研究了运动监测系统中的实时任务调度和推荐算法,进而实现了一套应用于健身公园的运动监测系统。本文的主要工作包括以下内容:（1）针对现有通过蓝牙基站收集数据系统所存在的缺陷,本文通过引入基于任务裕度和截止时间的动态优先级抢占式调度算法（Slack-Deadline-First,SDF）,设计改进了现有任务调度机制中的核心调度算法,有效地避免了多任务冲突现象,缓解了基站结点的数据通信和数据转发压力。（2）针对传统矩阵分解推荐技术存在的问题,本文提出将隐语义模型应用于SVD矩阵分解推荐算法。考虑到传统的隐语义模型（Latent Factor Model,LFM）仅适合于显式反馈数据,不适合隐式反馈数据。为了能更好地利用隐式反馈数据,使得向不同的用户推送运动指导更加精准,本文在...
【文章来源】：江苏大学江苏省
【文章页数】：88 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
运动监测系统物联网架构图
江苏大学工程硕士学位论文11运动监测系统软件平台主要由三大部分组成，其总体架构如图2.2所示，包括移动客户端、Web服务端和Hadoop数据处理端。图2.2运动监测系统软件平台总体架构图（1）用户通过智能手机的AndroidAPP（或IOSAPP）登录到运动监测系统软件平台，然后通过在手机客户端的一系列操作转化为Http请求的方式发送给Web服务端，后台服务器响应客户端的请求，把相应的处理结果返回给用户。（2）后台Web服务端程序是基于SSM框架开发的。控制层（SpringMVC）Controller层拦截系统中用户的请求，相当于SSH框架中的Struts；业务层（Spring）Service层负责系统应用业务模块的逻辑实现；持久层（MyBatis）Dao层负责和数据库进行交互，包括处理CURD操作。（3）Hadoop数据处理端是负责对数据处理以及算法执行的部分。Hadoop生态圈下通过使用Sqoop工具[19]将RDBMS（关系型数据库）数据导入HBase生成HDFS文件，然后使用MapReduce计算框架对数据进行预处理生成用户——隐类矩阵和隐类——运动指导矩阵，最后使用SparkStreaming流式处理计算框架实现在线推荐。2.3.2逻辑结构设计鉴于SpringMVC、Spring、MyBatis三大框架[20]各自的特点以及整合到一起可以有效提高开发效率，降低代码耦合度的优势，本文拟采用当下流行的SSM
基于实时任务调度和推荐算法的运动监测系统研究与实现12框架完成系统后台服务端的开发工作。下面本文将详细阐述系统的逻辑结构设计部分，具体的逻辑结构示意图如图2.3所示。（1）视图层。视图层是指系统和用户之间进行交互的界面，在本文中指的是移动手机客户端，用户通过使用APP在进行点击操作的时候（即发送请求给后台），发送数据会以http传输的方式和JSON的数据格式传给后台，后台响应对应操作后把数据结果返回到客户端。（2）控制层。控制层是借助SpringMVC框架拦截用户请求实现的，其核心是Servlet进行分发控制，将用户请求通过HandlerMapping去匹配Controller，然后根据不同的业务功能响应不同的操作。具体实现的时候客户端需要在请求的http路径中加入method方法和需要提交的参数，从而调用后台服务程序中不同的功能。（3）业务层。业务层是由Spring框架按系统功能进行划分，对业务逻辑对象进行封装，并以接口形式展现的。具体实现的时候后台服务端的每个功能组件都需要在Spring[21]框架的XML配置文件中进行配置才能封装成接口，这样做的优势在于提高底层代码的内聚性，降低耦合度。（4）数据持久化层。数据持久化层是由MyBatis框架实现的。首先需要定义系统中的实体类，然后MyBatis框架借助配置文件关联到各实体类的Mapper文件，而在Mapper文件中需要配置每个类对数据库进行的SQL语句映射，最后在每次与数据库交互时，通过sqlSessionFactory拿到一个sqlSession，再执行相应的SQL命令，这样可以使数据库底层操作变得透明。图2.3逻辑结构示意图
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于HBase的多维索引查询机制的优化[J]. 徐江峰,谭玉龙. 计算机应用. 2020(02)
[2]健康人文:在推进《健康中国行动（2019—2030年）》中的价值[J]. 刘云章,刘于媛,赵金萍. 中国医学伦理学. 2019(12)
[3]“互联网+”背景下全民健身公共服务平台的发展——以“群体通”为例[J]. 卫国凯. 体育成人教育学刊. 2019(06)
[4]大数据治理助推健康中国行动监测评估工作的思考[J]. 汪孔亮. 人口与健康. 2019(09)
[5]面向大数据存储的HBase二级索引设计[J]. 李斌,郭景维,彭骞. 计算技术与自动化. 2019(02)
[6]个性化推荐系统综述[J]. 代丽,樊粤湘. 计算机时代. 2019(06)
[7]基于嵌入式系统任务调度算法的研究[J]. 邹圣雷. 电子设计工程. 2019(07)
[8]穿戴式学生体育运动体质监测系统的设计研究[J]. 向玮. 电子设计工程. 2018(15)
[9]运动类APP的品牌利益对体育消费行为影响研究——以“咕咚运动+”为例[J]. 张茜岚,王润极. 南京体育学院学报. 2018(05)
[10]基于时间效应与隐语义模型的高校图书馆的个性化推荐研究[J]. 李薛剑,刘梦雅,海健强,吴雪扬,余雪莉. 计算机应用与软件. 2018(05)
博士论文
[1]基于矩阵分解的图像表示理论及其应用研究[D]. 肖延辉.北京交通大学 2014
硕士论文
[1]基于混合策略的新闻推荐系统设计与实现[D]. 郑宝瑞.北京交通大学 2019
[2]融合信任模型的协同过滤推荐算法研究[D]. 何旭.南京邮电大学 2018
[3]基于Sqoop的数据转换平台设计与实现[D]. 尹相儒.南京师范大学 2018
[4]基于SSM的电力设备管理系统的设计与实现[D]. 侯瑞敏.华北电力大学 2017
[5]我国体育公园发展研究[D]. 李丹.北京体育大学 2015
[6]Linux系统的实时性研究[D]. 姜南.吉林大学 2010
本文编号：3517646
【文章来源】：江苏大学江苏省
【文章页数】：88 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
运动监测系统物联网架构图
江苏大学工程硕士学位论文11运动监测系统软件平台主要由三大部分组成，其总体架构如图2.2所示，包括移动客户端、Web服务端和Hadoop数据处理端。图2.2运动监测系统软件平台总体架构图（1）用户通过智能手机的AndroidAPP（或IOSAPP）登录到运动监测系统软件平台，然后通过在手机客户端的一系列操作转化为Http请求的方式发送给Web服务端，后台服务器响应客户端的请求，把相应的处理结果返回给用户。（2）后台Web服务端程序是基于SSM框架开发的。控制层（SpringMVC）Controller层拦截系统中用户的请求，相当于SSH框架中的Struts；业务层（Spring）Service层负责系统应用业务模块的逻辑实现；持久层（MyBatis）Dao层负责和数据库进行交互，包括处理CURD操作。（3）Hadoop数据处理端是负责对数据处理以及算法执行的部分。Hadoop生态圈下通过使用Sqoop工具[19]将RDBMS（关系型数据库）数据导入HBase生成HDFS文件，然后使用MapReduce计算框架对数据进行预处理生成用户——隐类矩阵和隐类——运动指导矩阵，最后使用SparkStreaming流式处理计算框架实现在线推荐。2.3.2逻辑结构设计鉴于SpringMVC、Spring、MyBatis三大框架[20]各自的特点以及整合到一起可以有效提高开发效率，降低代码耦合度的优势，本文拟采用当下流行的SSM
基于实时任务调度和推荐算法的运动监测系统研究与实现12框架完成系统后台服务端的开发工作。下面本文将详细阐述系统的逻辑结构设计部分，具体的逻辑结构示意图如图2.3所示。（1）视图层。视图层是指系统和用户之间进行交互的界面，在本文中指的是移动手机客户端，用户通过使用APP在进行点击操作的时候（即发送请求给后台），发送数据会以http传输的方式和JSON的数据格式传给后台，后台响应对应操作后把数据结果返回到客户端。（2）控制层。控制层是借助SpringMVC框架拦截用户请求实现的，其核心是Servlet进行分发控制，将用户请求通过HandlerMapping去匹配Controller，然后根据不同的业务功能响应不同的操作。具体实现的时候客户端需要在请求的http路径中加入method方法和需要提交的参数，从而调用后台服务程序中不同的功能。（3）业务层。业务层是由Spring框架按系统功能进行划分，对业务逻辑对象进行封装，并以接口形式展现的。具体实现的时候后台服务端的每个功能组件都需要在Spring[21]框架的XML配置文件中进行配置才能封装成接口，这样做的优势在于提高底层代码的内聚性，降低耦合度。（4）数据持久化层。数据持久化层是由MyBatis框架实现的。首先需要定义系统中的实体类，然后MyBatis框架借助配置文件关联到各实体类的Mapper文件，而在Mapper文件中需要配置每个类对数据库进行的SQL语句映射，最后在每次与数据库交互时，通过sqlSessionFactory拿到一个sqlSession，再执行相应的SQL命令，这样可以使数据库底层操作变得透明。图2.3逻辑结构示意图
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于HBase的多维索引查询机制的优化[J]. 徐江峰,谭玉龙. 计算机应用. 2020(02)
[2]健康人文:在推进《健康中国行动（2019—2030年）》中的价值[J]. 刘云章,刘于媛,赵金萍. 中国医学伦理学. 2019(12)
[3]“互联网+”背景下全民健身公共服务平台的发展——以“群体通”为例[J]. 卫国凯. 体育成人教育学刊. 2019(06)
[4]大数据治理助推健康中国行动监测评估工作的思考[J]. 汪孔亮. 人口与健康. 2019(09)
[5]面向大数据存储的HBase二级索引设计[J]. 李斌,郭景维,彭骞. 计算技术与自动化. 2019(02)
[6]个性化推荐系统综述[J]. 代丽,樊粤湘. 计算机时代. 2019(06)
[7]基于嵌入式系统任务调度算法的研究[J]. 邹圣雷. 电子设计工程. 2019(07)
[8]穿戴式学生体育运动体质监测系统的设计研究[J]. 向玮. 电子设计工程. 2018(15)
[9]运动类APP的品牌利益对体育消费行为影响研究——以“咕咚运动+”为例[J]. 张茜岚,王润极. 南京体育学院学报. 2018(05)
[10]基于时间效应与隐语义模型的高校图书馆的个性化推荐研究[J]. 李薛剑,刘梦雅,海健强,吴雪扬,余雪莉. 计算机应用与软件. 2018(05)
博士论文
[1]基于矩阵分解的图像表示理论及其应用研究[D]. 肖延辉.北京交通大学 2014
硕士论文
[1]基于混合策略的新闻推荐系统设计与实现[D]. 郑宝瑞.北京交通大学 2019
[2]融合信任模型的协同过滤推荐算法研究[D]. 何旭.南京邮电大学 2018
[3]基于Sqoop的数据转换平台设计与实现[D]. 尹相儒.南京师范大学 2018
[4]基于SSM的电力设备管理系统的设计与实现[D]. 侯瑞敏.华北电力大学 2017
[5]我国体育公园发展研究[D]. 李丹.北京体育大学 2015
[6]Linux系统的实时性研究[D]. 姜南.吉林大学 2010
本文编号：3517646
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/3517646.html
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