基于用户情感画像的旅游推荐方法研究

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深度学习算法能够对图像进行特征提取,并且在医学图像领域有广泛应用。糖尿病引起的视网膜病变严重时会导致失明。目前,我国存在医疗资源紧缺,患者看病难等问题。将深度学习算法应用于糖尿病性视网膜病变特征的检测分析,能够缓解上述情况,为医生和患者带来福音。本文主要研究内容如下:基于改进SegNet网络模型对糖尿病性视网膜病变区域进行检测。SegNet网络模型属于编码解码结构。其编码阶段的卷积操作改用VGGN
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在植物学领域中,对花卉科属的分类是一个十分基础的工作。不同类型的花卉可能具有相似的颜色、形状和外观等特征,对于没有深入了解植物花卉相关知识的普通人来说,能够对常见的花卉种类准确做出准确的判别仍具有一定难度。对此本文采用基于深度学习卷积神经网络算法实现对多种常见花卉识别与分类研究工作。本文的主要研究内容有:收集整理包含20种花卉图像的花卉数据集,数据集一部分来自牛津Oxford 102Flowers
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儿童阻塞性睡眠呼吸暂停(obstructive sleep apnea,OSA)综合征是指儿童入睡后因上气道异常阻塞影响儿童正常的呼吸和睡眠结构,使得儿童在夜晚出现打鼾、张嘴呼吸等症状,进而影响儿童后续的生长发育。调查显示儿童的患病率很高,并且如果不及早诊治患儿会出现严重的并发症,影响儿童早期生长发育阶段的行为和智力养成。传统的标准诊断方法是利用多导睡眠监测(PSG),该方法需要患者提前预约,住院
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随着网络时代的到来,网络视频学习方式正在以其不受时间位置的限制受到了越来越多人的欢迎,这种学习方式也成为了现代教育教学体系的一部分。网络视频学习资源也日益庞大,网络中海量的学习资源给用户带来了选择障碍,如何选择出自己想要的视频,是当前困扰着学习者的难题。首先,虽然网络平台上的学习资源众多,但是却没有被系统地管理,所以学习者面对信息过载容易迷失其中,在视频学习网站平台中快速找到学习感兴趣的视频已经变
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本文针对战场传感器网络、智能雷场等系统的探测和识别需求,以微型化、低功耗、组合化为切入点,引入MEMS技术,通过研究振动/磁单片集成传感器的结构方案和工艺技术,建立单片集成传感器模型,为战场目标探测提供一种检测手段。在本文的研究中,重点分析了单片集成传感器的结构和工艺流程,建立了单片集成传感器的预测模型。主要工作体现在以下几个方面:1、在对国内外单片集成传感器研究所取得的成果进行调研和总结,以及几
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图像语义分割是计算机视觉领域的研究热点之一,其本质是将图像中的像素进行分类,广泛应用在室内导航,室内机器人,无人驾驶等领域。目前,基于深度学习的图像语义分割方法是计算机视觉领域中主流的方法。由于室内场景中语义类别繁多,目标遮挡严重等特点,人工获取丰富的像素级标签逐渐成为具有挑战性的任务之一。本文选用RGB-D图像数据作为研究的基础。为此围绕着上述挑战展开深入研究,具体包含三个方面的研究内容:(1)
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噬血细胞性淋巴组织细胞增生症(hemophagocytic lymphohistiocytosis,HLH)是一种严重威胁患者生命健康的临床重症疾病。由于HLH血液病是一种多病因的临床医学综合征,导致HLH血液病患者的临床表现和实验室检查结果各不相同。如果统一采用HLH-94和HLH-04治疗方案,患者往往在治疗过程中死于感染。所以,根据不同的临床表现和实验室检查等结果,根据HLH血液病患者的病情
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肢端肥大症是由于脑下垂体异常导致生长激素过多而引起的身体疾病,导致组织持续多年过度生长。常见于35~50岁的成年人,并伴有很多并发症包括心血管疾病、糖尿病、前列腺肿瘤等,临床典型面部组织表现为:鼻唇沟深,鼻子或眉毛增大,下巴突出,颧骨突出。因为面部变化发生的非常缓慢,它通常被忽视对病情的控制不利。本研究主要基于3D人脸模型,提取面部特征进行自动分类,实现对肢端肥大症疾病的辅助诊断。本文的主要研究内
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金属薄板结构件在航空航天军用和民用的基础设施中随处可见,对其结构健康状况和疲劳损伤的检测尤为重要。声发射技术作为金属结构健康检测的一种新兴手段,可以帮助人们对金属结构损伤的物理特性有更直观的认识。针对金属结构健康检测的声发射传感器普遍存在价格高、尺寸大等问题,本文提出使用价格便宜、小尺寸的压电晶片主动传感器进行金属疲劳裂纹检测。本文主要工作为:(1)使用压电晶片主动传感器捕获金属疲劳裂纹产生的声发
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