AIoT云边端协同智慧城市解决方案.pdf

一、开发技术 pycharm、MySQL数据库/sqlite3数据库、Python3.x版本、Django框架 二、说明 基于用户画像以及协同过滤的音乐推荐系统（UserProfile_MusicRecommend） 1.将基于用户的协同过滤算法与用户画像 相结合进行推荐，提高推荐列表数据的成熟度。 2.系统在Windows平台上搭建，采用Python3实现各项功能；采取MySQL/sqlite3进行数据的存储，通过Django框架连接系统的前、后端。 3.使用的数据集为kaggle平台上kkbox举办的—KKBox's Music Recommendation Challenge比赛的公开数据集（数据集采用公开数据集Last.fm Dataset-360K Users数据集），kkbox是亚洲领先的音乐流媒体服务提供商，拥有世界上最全面的亚洲流行音乐库，拥有超过3000万首音乐曲目。 4.针对数据集使用SVD矩阵分解进行相似相关度的计算分析，根据已有的评分情况， 分析出评分者对各个因子的喜好程度以及歌曲包含各个因子的程度，最后再反过来根据分析结果预测评分，根据评分的结果

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泛微低版本升级至ecology8，在操作前需要注意的事项，各种常出现的问题解答，系统升级必备手册。。。。。。。。。。。。。。。

为了在函数空间内将多个三维模型进行关联,并在整个模型簇上进行协同分割,提出了一种基于点云稀疏编码的三维模型簇协同分割方法。首先,提取点云数据特征,将三维信息转换至特征空间;其次,用深度学习网络将特征向量分解成基向量,并构建字典矩阵及稀疏向量;最后,对测试数据进行稀疏表示,并确定点云模型中每个点所属的类别,将同类点划分到同一区域以得到协同分割结果。实验结果表明,算法在ShapeNet Parts数据集上的分割准确率达到了85.7%。所构建的协同分割算法能够有效地计算模型簇的关联结构,与当前主流分割算法相比,分割效果和准确率均得到提升。

协同过滤算法对目标用户产生推荐： 收集可以代表用户兴趣的信息；根据收集到的信息计算出用户之间的相似性，并以此为根据为目标用户或项目寻得最近邻居；根据得到的最近邻居对目标用户产生推荐。

(1)旅游景点介绍：实现各个景点的相关介绍，文字描述和图片展示，景点附近酒店信息，旅游路线信息的介绍，更直观的显示数据，而且会收集整理景点最新信息，定期更新到网站，信息方便游客参考。 (2)信息查询功能：通过分类查询或是关键字来查询用户需要的景点相关信息，例如景点路线，附近食宿、当地的相关信息等。 (3)会员管理功能：会员管理最主要的优点是为企业培养众多的忠实的顾客，建立起一个长期稳定的市场,提高企业的竞争力。会员管理还能够促进企业与顾客双向交流，顾客成为会员后，享有优惠券发放。 (4)文章攻略功能：旅行社针对旅游景点、线路、目的地等一些特色景点进行文字介绍、传递旅游信息、出游经验等信息给网站访客，通过内容进行营销推广，在线扩展客户，促进网站销量。 (5)留言版模块：游者们相互交流经验分享心得的平台，也是网站相关工作人员回答游客疑问的平台，游客可以在平台上提出网站的不足之处，以及对商家的不满与怨言，进行个人评价。 (6)建议模块：如果游客在旅游过程中，与导游发生冲突，可以在该网站上投诉该导游，网站工作人员进行核实，如确实存在，会进行相应的处理。

（1）用户登录注册。 （2）修改密码。 （3）用户个人中心。 （4）图书展示 （5）图书推荐 （6）图书分类展示 （7）图书收藏 （8）收货地址管理 （8）后台数据管理，包括用户信息管理、图书信息管理、分类信息管理。 使用前请仔细查看说明文档

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