基于3D打印的海量创意管理服务研究与实现

发布时间：2017-05-11 10:19

  本文关键词：基于3D打印的海量创意管理服务研究与实现，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：3D打印机是三维建模技术和传统打印产业结合的前瞻产品,目前以迅猛的速度向前发展。随着3D打印技术、先进制造业技术和网络技术的结合,3D打印产品创意呈现海量增长趋势,数据规模大,类型多种多样,读取和检索困难,仅依靠现有的配置技术无法实现海量创意的管理需求。因此,如何从海量创意中优化存储和检索,从数据分析获得更多更有用的数据信息,并将结果反馈给用户成为研究的重点。本文从3d打印技术及网络平台、大数据以及个性化定制、产品创意管理现状出发,研究发现现阶段网络3D打印平台面临海量数据处理问题。通过对大数据管理与实现技术的学习与研究,如分布式存储技术,多特征值挖掘技术,多标签检索技术等等,将大数据技术应用于构建3D打印个性化创意管理服务上,实现3D打印服务平台上中个性化服务和创意管理。本文主要工作为以下几方面：(1)介绍了3D打印技术及其研究现状、网络交互下3D打印技术的发展趋势。然后介绍了随着在线3D服务平台的应用,产生的个性化创意交易管理问题。提出应对网络三维打印平台中创意管理进行优化。介绍了大数据技术以及主要处理功能,大数据处理技术在海量数据处理上的优势,以及数据处理流程。(2)研究发现现有3D打印服务平台在未来的发展趋势上不断壮大,而在创意管理上存在海量数据管理的不足。论述了大数据处理技术与创意管理结合的必要性和可行性,大数据技术可以在数据存储和数据管理上进行改进并提高创意管理的效率。(3)阐述了3D服务平台上,大数据技术对个性化创意服务模块改进的体系构架。基于大数据的产品创意信息管理构架中,在数据存储层,采用分布式文件管理系统实现的,在实现过程中添加了元数据处理机制进行优化,直接对元数据存储的数据物理地址进行操作,减少系统读盘时间。在数据检索层,个性化创意检索采用多级创意标签进行优化,为用户检索创意提供了层次化标签检索方式。在检索层还实现了基于最优特征集合的数据挖掘,为用户和企业提供个性化服务。(4)在3D打印服务运行平台的基础上,构建了基于大数据的个性化创意管理服务,实现基于3D打印的个性化创意快速存储、个性化创意快速检索、个性化创意推荐服务。
【关键词】：3D打印服务平台 个性化服务 大数据 海量创意管理
【学位授予单位】：中国海洋大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.73;TP315
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-12
• 1 绪论12-20
• 1.1 研究的背景与意义12-13
• 1.1.1 论文研究背景12
• 1.1.2 研究的意义12-13
• 1.2 国内外研究现状13-16
• 1.2.1 网络3D打印平台国内外研究现状13-15
• 1.2.2 大数据研究现状15-16
• 1.3 研究思路16-18
• 1.4 论文的创新点18-20
• 2 3D打印服务平台、海量数据管理以及大数据技术20-30
• 2.1 3D打印技术以及网络平台20-23
• 2.1.1 3D打印技术20-21
• 2.1.2 网络3D打印平台21-23
• 2.2 海量创意管理服务模块23-25
• 2.2.1 数据来源23-24
• 2.2.2 创意数据存储问题24
• 2.2.3 创意数据管理要求24-25
• 2.3 大数据理论25-28
• 2.3.1 大数据的概念25
• 2.3.2 大数据处理模式25-26
• 2.3.3 大数据主流实现26-27
• 2.3.4 大数据的处理流程27-28
• 2.4 本章小结28-30
• 3 基于大数据的3D打印创意管理服务方案30-38
• 3.1 3D打印创意管理面临的问题30-31
• 3.2 创意管理与大数据的结合31-34
• 3.2.1 创意管理与大数据结合的必要性31-32
• 3.2.2 大数据技术对海量创意管理相关改进32-34
• 3.3 基于大数据的海量创意管理的体系构架34-36
• 3.3.1 数据存储层35
• 3.3.2 数据引擎层35-36
• 3.3.3 数据应用层36
• 3.3.4 核心技术问题36
• 3.4 本章小结36-38
• 4 大数据技术对海量创意管理的核心技术问题解决38-48
• 4.1 基于元数据的海量创意存储38-42
• 4.1.1 基于DFS的海量创意管理系统38-39
• 4.1.2 基于元数据的DFS优化39-41
• 4.1.3 小结41-42
• 4.2 基于多标签的创意检索42-45
• 4.2.1 创意数据的多标签建立42-43
• 4.2.2 多标签的用户检索处理流程43-45
• 4.2.3 小结45
• 4.3 基于最优特征集挖掘的推荐服务45-47
• 4.3.1 创意数据的特征选取45-46
• 4.3.2 多特征值的数据挖掘实现46-47
• 4.3.3 小结47
• 4.4 本章小结47-48
• 5 大数据下海量3D创意管理的实现48-58
• 5.1 3D打印服务平台中创意管理平台48-49
• 5.2 大数据技术下海量创意管理的实现49-54
• 5.2.1 开发环境部署49
• 5.2.2 创意管理模块的设计与实现49-52
• 5.2.3 界面展示52-54
• 5.3 性能测试54-56
• 5.3.1 测试环境54
• 5.3.2 测试场景54
• 5.3.3 测试结果54-56
• 5.3.4 小结56
• 5.4 本章小结56-58
• 6 总结58-60
• 6.1 工作总结58-59
• 6.2 研究展望59-60
• 参考文献60-64
• 致谢64-66
• 个人简历66
• 发表的学术论文66

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