基于物品的推荐

基于物品的推荐（精选9篇）

基于物品的推荐 第1篇

电子商务的飞速发展使得人类进入网络经济时代, 数据量爆炸式的增长, 网络进入大数据时代。一方面人们获取信息量越来越丰富, 另一方面, 人们不得不花费更多的时间和精力搜寻对其有帮助的信息, 因此“信息超载”现象越来越严重。如何从海量数据中挖掘和发现有用的知识使得网络交易更加高效成为一个有意义的研究课题。推荐系统就应运而生。

推荐系统的目标就是从大集合中选择最感兴趣的物品。利用已有用户群过去的行为和意见预测当前用户最可能感兴趣的物品。

2协同过滤推荐方法

协同过滤推荐算法的主要思想是根据利用已有用户群过去的行为或意见来预测当前用户感兴趣的物品。协同过滤推荐方法可分为两类:基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。

2.1基于用户的协同过滤推荐方法

基于用户的协同过滤基本思想是:首先, 给定一个评分数据集, 是已有用户对物品的评分数据, 找出与当前用户过去有相似偏好的其他用户;然后, 对当前用户没有使用过的物品, 利用其近邻用户的评分来计算预测值。

基于用户推荐方法存在以下问题:

1.近邻用户的范围。降低邻近用户规模的方法就是用户相似度定义一个具体最小阈值, 只考虑K个近邻。

2.数据稀疏性。评分矩阵一般都很稀疏, 利用较少数据来预测通常都不太准确。利用基于图的方法来处理数据稀疏性问题。

2.2基于物品的协同过滤推荐方法

基于物品的主要思想是利用物品间的相似度, 而不是用户间的相似度来计算预测值。首先比较物品的评分向量, 利用相似度来寻找与评价物品相似评分的物品。

3基于物品协同过滤算法

(1) 相似度计算

基于物品推荐算法首选计算物品之间的相似度, 计算相似度方法有以下几种:

1.余弦相似度

基于余弦相似度计算, 通过计算两个向量之间的夹角余弦值来计算物品之间的相似性, 将两个物品a和b用对应的评分向量来表示, 如公式1.1。

符号g表示向量间的点积, 表示向量的欧氏距离。

2.基于关联的相似度

通用的方法是Pearson相关系数。给定评分矩阵R, 用户a和b用户的相似度sim (a, b) 可以用公式 (1.2) 来表示。符号代表用户a的平均评分。

3.调整的余弦相似度。

基本余弦方法不会考虑用户评分平均值之间的差异。设U为所有同时给物品a和b评分的用户集, 改进余弦相似度计算如公式1.3.

(2) 预测值计算

利用之前算法求得物品的相似度, 来预测当前物品的评分, 预测用户a对物品p的评分:

4结论

通过实验比较, 基于物品的预测结果比基于用户预测算法结果要好, 而且算法性能要高一些。用其中部分子集就可以得到高质量的结果。

摘要：电子商务飞速发展, 信息数据的递增, 网络进入大数据时代。通过协同过滤推荐算法的文献综述, 对协同过滤推荐算法进行了介绍, 详细论述了基于物品和基于用户两种推荐算法之间的差异。并对其进行了比较分析。

关键词：电子商务,协同过滤推荐算法那,基于物品推荐

参考文献

[1]冷亚军, 陆青.协同过滤推荐技术综述[J].模式识别与人工智能.2014, 8 (27)

[2]吴湖, 王永吉.两阶段联合聚类协同过滤算法[J].软件学报, 2010, 21 (5)

[3]马宏伟, 张光卫.协同过滤推荐算法综述[J].小型微型计算机系统, 2009, 7 (7)

基于物品的推荐 第2篇

热词：图书”基因”分析 BookLamp 阅读市场博弈

几乎每一家购书网站和阅读社交网站都会向读者推荐图书，但它们往往是基于读者既往的购买史和阅读史做出推荐。那么，有没有一项服务能基于图书本身的内容和语言进行推荐，而不被图书的流行程度、“水军”的造势或者出版商的营销手段等外部因素所左右呢？美国爱达荷州的一家大数据图书分析服务提供商书灯公司（BookLamp）就可以提供此类图书推荐服务。BookLamp的前身是成立于2003年6月的新奇计划公司（Novel Projects， Inc.），这家公司希望通过语义的不断计算与挖掘，开发出各类新颖的软件和服务。2007年2月，他们将语义技术结合出版产业，创立了BookLamp公司。这个团队最有代表性的项目是2010年8月上线的“图书基因组计划”（Book Genome Project），该服务利用自然语言分析技术为用户推荐图书，并为出版行业提供帮助。

一、核心技术：图书“基因”分析技术

一直以来，购书网站上的图书推荐引擎提供服务的方式不外乎以下几种：“购买了某本书的人还购买了这些书……”“这些书是编辑精选……”“这些书正在热销……”“这些书广受好评……”。然而，就算购买了同一本书，不同读者的阅读兴趣和阅读习惯仍然可能存在巨大差异;作者热门或图书卖得好也不甚靠谱;而流行趋势、编辑精选等基本就是营销造势的结果。以上推荐方法都不能准确地帮读者找到自己喜欢的书，因为它们都是基于一本书外在的特征、条件和状况，而不是根据图书的题材、内容、语言风格以及作者能力和水平等更内在的特点来做出推荐——因此是不全面的，很多时候也是不准确的。

BookLamp的图书“基因”分析技术则另辟蹊径，不关注作者也不关注读者，仅根据书籍自身的“基因”来作出阅读推荐。具体来说，BookLamp将一本书的“基因”总结为语言风格和故事情节两方面，其中，语言风格DNA由语言密度、语言节奏、对话、描述和运动组成;故事情节DNA则由关键主题词组和写作手法组成。对于后一点，BookLamp的创始人亚伦·史坦顿（Aaron Stanton）曾在接受媒体采访时打过一个恰如其分的比喻，“就像你吃了一块很好吃的巧克力蛋糕，如果你想找到其他口味类似的蛋糕，你所需要知道的不仅仅只有其成分，还需要知道各个成分的比例。”从这个角度来看，一本书的关键主题就是其成分，而写作手法就是其成分比例。在对一本书进行分析时，BookLamp会对书的内容进行扫描，将全文分解为一百个场景，然后依据自然语言算法分析每个场景的“DNA”——语言、情节、写作思路、主题及形式等（BookLamp总结了2000多个特性），同时计算不同主题所占成分（BookLamp总结了132个主题），多方位评估书的内容，并基于评估结果绘制图书的“基因图谱”。比如说，史蒂芬·金的《午夜行凶》（Salem's Lot）在图书基因组计划中被解析出四个主要特征：吸血鬼/超自然;葬礼/死亡/追悼;家庭/家庭环境;痛苦恐惧/消极情绪。BookLamp将这四个特征随故事线进展所占比例的变化用图表描绘出来，遂形成《午夜行凶》的基因图谱，如图1所示。

图1 《午夜行凶》基因图谱

二、用户价值及商业模式

“基因图谱”分析有助于读者找到心仪的图书。用户在使用BookLamp支持的服务时，先选取自己喜欢的一本或几本书，BookLamp会将该书的“基因图谱”与数据库中的进行适配，为用户推荐同类型的、用户也可能喜欢的图书。用户会惊喜地发现，BookLamp为自己推荐的图书与自己喜欢的书具有相似的语气、观点、描述，甚至有类似的戏剧冲突。举例而言，如果读者喜欢《达·芬奇密码》，想要找一本类似的小说，BookLamp会先拉取系统此前对该小说的分析数据。分析数据显示，《达·芬奇密码》有18.6%的内容涉及宗教和宗教机构，9.4%的内容涉及警方和谋杀案的调查，8.2%的内容涉及艺术和艺术画廊，6.7%的内容涉及秘密结社，以及历史文化、旅行、寻求真相等其他元素。然后该系统会用这些故事情节DNA数据以及该书的语言风格DNA数据去比对数据库中的其他书籍，最后返回《失落的秘符》《最后的圣殿骑士》《巴拉巴德的七把钥匙》等小说，这些书的内容都包含与《达·芬奇密码》相似的元素与元素比例、语言风格，如图2所示。

图2 《达·芬奇密码》的基因图谱及与之相似的图书

上文分析了BookLamp能为读者创造的价值，那么，BookLamp采用怎样的商业模式呢？一方面，和Pandora或者豆瓣类似，BookLamp所推荐的图书都带有一些电商链接，比如eBay、亚马逊等，当用户购买行为产生时，BookLamp可以获得一定的提成。另一方面也是更重要的一个收入模式，BookLamp为出版商及分销商提供图书数据分析服务。BookLamp利用自己收集并分析的各类书籍信息，帮助各类出版商和分销商来更改他们的目标定位和宣传，以更好地影响那些本来就爱看这类书的人。此外，BookLamp的数据分析服务还给出版商提供了一个平台，出版商可以通过这个平台来筛选手稿，分析一本书籍在特定读者群中的受欢迎程度，或者其市场预算应该为多少。BookLamp的主要客户包括亚马逊、苹果，还有像兰登书屋这样的图书出版商。兰登书屋和肯辛顿图书公司（Kensington Books）已经让BookLamp分析了他们的两万本书。

三、BookLamp VS Goodreads：巨头间的竞争

BookLamp先进的图书分析技术吸引了相关竞争领域巨头公司的关注。亚马逊曾与BookLamp展开过收购谈判，但它最终于2013年3月收购了BookLamp的竞争对手——Goodreads。Goodreads是一个阅读社交网站，可供用户搜索、分享书籍，或发表书评、更新读书进程等，就像豆瓣读书一样。作为世界上最大的在线读书俱乐部，Goodreads上有一千多万用户标注自己想读和正在读的书，但是它提供的图书推荐服务是基于社交网络的，无法提供像BookLamp一样基于书籍自身内容的图书推荐功能。BookLamp与之相比，更像是潘多拉音乐盒（Pandora）——Pandora按照“Music Genome Project（音乐基因组项目）”算法给喜欢音乐的人推荐曲目，BookLamp同样也是通过扫描内容以获得可量化的相似点来完成推荐。

2014年7月，苹果公司被曝以1000万美元至1500万美元的价格收购了BookLamp及其“Book Genome Project（图书基因组计划）”技术。之后，BookLamp在一份声明中称将不再向用户推出原有服务，也证明这份收购确已成立。苹果对BookLamp公司的收购战略意图明显——这笔收购使苹果公司成功地在阅读市场布下一颗棋子，为其在阅读推荐领域和亚马逊的竞争赢得了足可抗衡的筹码。一方面，收购中断了BookLamp为亚马逊提供的服务，使其此后只为苹果提供服务，同时也让苹果获得了其客户;而更重要的是，该公司的技术和人才可以帮助苹果在阅读领域中打造更有竞争力的产品，更好地对抗亚马逊。

亚马逊和苹果分别对Goodreads和BookLamp的收购是两者在阅读市场上角力的具现化最新缩影。随着电子书经销商提供的书籍越来越多，任何公司想在电子书领域有所作为，显然不能维持现状——单纯销售图书。它们需要想办法来为这些书籍增值——对于用户而言，买书在哪儿不是买，它们必须为用户提供额外的价值，比如符合用户个人特点的个性化推荐。如果苹果或亚马逊给出的推荐能够得到用户认可，那么用户就可能更加信赖它，并进一步购买或者租赁书籍。对此，亚马逊和苹果作出了不同的选择。亚马逊收购Goodreads，是选择了基于社交网络与口碑传播的阅读推荐，让用户的熟人或志趣相投的网络圈子关于某本书的新鲜事引导用户发现图书。而苹果对BookLamp的收购则是选择了基于书籍自身内容的阅读推荐。苹果的iBook Store电子书平台提供“编辑精选”一类的服务，但是没有突出用户个性化的特点，在亚马逊收购Goodreads抢先夺取了用户数据的情况下，要凭借什么与Kindle Store竞争呢？显然BookLamp的内容和风格分析法可以派上用场。

哪个选择更正确，现在还很难说。但我们能知道的是，BookLamp将帮助强化苹果公司的电子书服务，成为其和亚马逊在阅读市场博弈的武器。

[作者单位系武汉大学数字出版研究所，本文为自科基金项目“科技信息用户价值模型构建与实证研究（71373196）的研究成果]

基于单片机的小件物品无线寻找系统 第3篇

一、系统设计思想

目前对于小物品的寻找已经存在一些成型的产品,其解决方案以无线遥控技术为基础,主要以被动式为主,即将发射器置于被寻找物品一侧,一直上电工作,接收器置于用户一侧,当接受不到信号时接受器声、光指示,表明物品需要被寻找[1]。该模式主要缺点为:发射器和接收器一直工作,能耗较大,而且这种被动工作方式实际提醒的是范围概念,不能通过声、光精确定位。而主动式无线寻物系统的设计思想是:从机接收器置于物品一侧,一直带电工作,主机发射器置于用户一侧,只有当用户请求搜索并按下按键进行寻找时,接收器才能接受到相应的信号,并通过声、光显示物品位置,真正起到寻找物品的作用。本系统以微型化、低功耗为设计指导思想,在无线遥控技术的基础上,采用模块化的方法进行设计。该系统由发射模块和接受模块两大部分组成,发射模块发出某一编码信号,接受模块接受并检测出相应的信号,以声光提示的方式加以显示。

二、系统硬件设计

系统采用n RF905芯片作为无线收发模块,其在433/868/915MHZ的ISM频段工作[2]。这个频率范围为工业—科学一医疗频段,可以自由地使用,优点在于能使主体与被寻物体的发射接受距离更远一些,并且发射端与接收端的天线是向各个方向发送和接受信号,不受方向的限制。

2.1发射模块设计

发射模块是由AT89LV51单片机与NRF905ANC模块组成。在单片机端口处选一个普通I/O口引脚与按键相连,当用户侧按键按下时表示需要寻找被寻物品,这时,单片机发出命令使NRF905ANC模块发射特定频率信号,来寻找物品。NRF905ANC是挪威Nordic公司推出的单片射频发射器芯片,工作电压为1.9-3.6V,工作于433/868/915MHz的3个ISM频道,频道切换时间小于650us,最大输出功率+10d Bm可调,接收灵敏度高达-100d Bm,数据传输速率高达100kbps。它由片内硬件自动完成曼彻斯特编码/解码,使用SPI接口与微控制器通信,配置方便、功耗低。NRF905ANC由一个完全集成的频率调制器,一个带解调器的接收器,一个功率放大器,一个晶体震荡器和一个调节器组成。

2.2接收模块设计

接收模块是由AT89LV51单片机、NRF905ANC模块、语音模块和闪光模块组成。当主机发出寻找从机的请求时,从机上的NRF905ANC模块会接受由主机发出的特定频率信号,并把请求传送给AT89LV51单片机,AT89LV51单片机将驱动语音和闪光模块发出声光来显示从机所在位置。

语音模块采用ISD4003语音芯片,设有时限为8分钟的长时语音录放电路,采用了多电平直接模拟量存储技术,每个采样值直接存储在片内的快闪存储器中,能够非常真实、自然地再现语音、音调和效果声,避免了一般固体录音电路因量化和压缩造成的量化噪声和金属声。该系列芯片内含振荡器、防混淆滤波器、平滑滤波器、自动静噪电路、音频放大器及高密度多电平快闪存储阵列[3]。

功放芯片采用LM386,这是一种低电压通用型音频集成功率放大器,广泛应用于收音机、对讲机和信号发生器中。它的内部增益为20,通过1和8脚位的电容搭配,增益最高可达200。LM386可使用电池为供应电源,输入电压范围可由4V-12V,无动作时仅消耗4m A电流,且失真低。闪光模块采用常用且价格低廉的LED流水灯。

三、系统软件设计

本无线寻物系统是以C语言来进行软件编程设计的,指令的执行速度快,占用存储空间少。为了便于扩展和更改,软件的设计采用模块化结构,组合成符合要求的应用程序,这种条理清晰的设计方法免去一部分软件的重复编程,使程序设计的逻辑关系更加简洁明了,使硬件在软件的控制下运作更加协调。系统软件主要由发射模块、接收模块和语音模块等几部分程序模块组成。发射模块编程主要是对主机和从机的各端口进行定义,包括:配置口定义、SPI口定义、状态输出口定义以及RF寄存器配置,延时设置等。主机通过SPI口写数据到NRF905,读取数据后,调用延时子程序,随后进行判断寻物状态是否有效,有效则发出相应信号。接收模块与发射模块程序基本相似。从机在工作时不断扫描NRF905模块缓冲区数据,若发现接收到无线信号就对信号判断,核对成功则控制特定引脚输出高电平,使蜂鸣器及发光二极管工作[5]。

结束语:通过主动式无线寻物系统的设计,实现了对于小型物品的寻找,可以大大方便人们的生活。该系统的设计实现,采用模块化和单片机技术加以完成,性能可靠,具有很好的应用价值。

参考文献

[1]方红.无线短距离的寻物系统的设计与研究[J].制造业自化,2011,9:107-108.

[2]齐虹;徐志;陈冲;何明华.基于NRF905的短距离无线数据传输系统的设计[J].福州大学学报,2010,2:64-68.

[3]朱文彬;李玉忍.基于ISD4003芯片的语音报警系统设计[J].电声技术,2007,6:34-36.

[4]杜芸强,毕淑娥.LM386在小功率主动声呐发射及发射电路中的应用[J].电声技术,2010,7:37-40.

基于物品的推荐 第4篇

定 价：45.00元

I S B N：978-7-3012-3134-0

出 版 社：北京大学出版社

出版时间：2013-9-1

《企业大学研究—基于学习创新的视角》这本书是作者经过对国内众多的调研访谈与分析实证而写成，进一步论证了理查德·迪积（Richard Dealtry）和丹尼尔·贝勒特（Daniel Bellet） “企业大学时企业教育的创新”这一观点。

内容介绍

企业大学是人力资源开发领域一个新的研究点，目前在国内外的发展非常迅速。普遍观点认为，企业大学是企业学习的创新，为了深入探究其创新的具体內容，本书从创新理论的四个维度出发，分析研究了企业大学在理念、管理、知识与方法、技术四个方面呈现的新内涵、新内容，研究结论也进一步支持了学习创新这个观点。

本研究建立在大量的实证数据之上。为开展本书的研究，笔者进行了问卷调查与深度访谈，获取了国內40所企业大学的数据资料。最后，在总结企业大学的创新內容基础之上，本书提出了发展企业大学的建议。

本书适用于人力资源、教育技术等专业的教师学生及相关研究者，也适用于企业教育行业的工作者。

征订信息：北京市中关村北大街151号北京大学燕园大厦803室

基于物品的推荐 第5篇

关键词：定位跟踪,轨迹回放,报警提示

0 引言

本系统集成物联网、GIS、北斗定位、无线跳频通讯技术、加密认证技术于一体, 对贵重、限制类物品、监视物体和指挥中心建立信号联系, 使指挥中心可以随时查看贵重或限制类物品的具体位置、状态。一旦发生贵重或限制类物品脱离监视范围, 将进行不同级别的报警, 从而实现限制类物品安全管理的目标。

本产品适用于固定的场所内、车载运输过程中、开放的大范围试验场地和人群聚集的场所中的贵重或限制类物品保护。

报警产品是最早进入中国民用市场的安防产品之一, 可从来没有像硬盘录像机、监控摄像机一样火爆过。在上世纪八十年代和九十年代初, 人们安全意识并不强, 市场也不大, 报警产品市场发展比较缓慢;现在处于安防市场快速增长期, 又被监控产品的风头盖过。甚至因为报警产品受周边环境影响较大而误报率比较高, 一些从事报警服务的企业把报警产品与视频监控联动, 实时查看报警情况的真假, 达到降低出警成本目的。从市场发展趋势来看, 报警产品已经成为视频监控系统的一部分。然而, 报警系统作为整个大安防系统中的基础系统和核心系统, 不可或缺。事实上, 长期以来, 国内报警产品市场都是国际品牌、国内知名品牌、地方品牌各自盘踞一方, 割地封侯, 占据不同层次市场, 和监控产品相比似乎能叫得出名字的报警品牌并不多。

基于物联网的限制类物品定位跟踪系统, 作为报警类别产品, 是以物联网为基础的全程可控信息化管理体系, 将极大提升相关领域的管理、管控水平, 可以做到将限制类物品在统一模式管理之下, 做到实时跟踪、实时管理、即时补救, 第一时间预防事故发生, 有效降低人为失误和人为过错, 避免限制类或贵重物品的重大损失。

1 利用Map X构建地图应用

1.1 图层控制和匹配

Map X中载入的地图是在其自带的图层管理工具Geoset Manage中创建的*.gst文件, 该文件实质上包含了一个图层组, 规定了组中各个图层的名称、属性及它们的叠加顺序。图层组中的图层既可在设计阶段存在*.gst文件中, 又可在程序运行阶段利用Map X提供的图层控制功能动态进行图层的添加、删除等各项操作。在进行图层匹配时, 所有图层必须使用一致地投影方式才能精确匹配。

1.2 编辑、查询和空间分析

这是地图应用中最基本和最重要的功能。程序设计人员可以通过Map X的一个称为Feature的对象来访问图层中的空间对象。Map X提供了四种类型的Feature对象:区域、点、线、文本。编程人员通过Feature可以在地图窗口中创建、修改或删除区域、点、线和文本实现对地图的编辑;Map X提供了多种标准工具, 要在应用中实现对地图的缩放、浏览、选择等功能, 只需要引用Map X提供的相关的方法或属性便可完成对地图的查询, 也可根据实际情况自已创建自定义工具, 以完成特殊功能;对于地理信息的统计、空间分析, 可用Map X提供的相关的方法或属性来实现, 对于非地理信息则要根据实际情况利用程序开发语言来实现。

1.3 引用地理数据库

GIS中的数据库有两种:地理数据库 (存储地理信息) 和非地理数据库 (存储非地理信息) 。需要强调的是, 不需要把所有的数据都与地理信息相匹配, 存储于地理数据库中, 有些数据可以独立存储为非地理数据库。对于非地理数据库, 则可用面向对象编程语言实现对其的访问、控制。

2 系统功能

基于物联网的限制类物品定位跟踪系统, 作为报警类别产品, 是以物联网为基础的全程可控信息化管理体系, 将极大提升相关领域的管理、管控水平, 可以做到将限制类物品在统一模式管理之下, 做到实时跟踪、实时管理、即时补救, 第一时间预防事故发生, 有效降低人为失误和人为过错, 避免限制类或贵重物品的重大损失。使贵重物品具备实时跟踪、定位、回放和报警等功能, 以及相应准确、完整的地理信息。实时更新的电子地图等需求成为亟待解决的问题。地图控制是车辆监控系统的基础和最终表现形式。图1是以长春市地图为例的监控系统在地图中添加物体、设备实时位置的监控操作界面。

本系统从物品监控的基本要求出发, 具备了以下主要功能:

2.1 地图基本功能

电子地图能够实现基本的地图放大、缩小、漫游、刷新、显示经纬度等功能。

1) 地图放大功能

点击“放大”按钮, 光标会呈现放大镜状。此后, 当鼠标在地图上某一点单击时, 地图会以该点为中心放大一倍比例尺显示;当鼠标在地图上成一矩形框放大时 (即按下鼠标左键并移动光标到适当位置) , 屏幕将以无级缩放的形式显示矩形框指定范围内的地图。拉出的框长宽比可能与显示屏长宽比不一致, 但显示时可以自动调整到最佳状态。随着地图不断放大, 可显示的层数将逐渐增多, 电子地图内容也会越来越丰富。这样, 通过调整放大的级别, 达到在计算机屏幕上对大范围的纵观全局以及细查局部的效果;当然, 地图也不是越大越好的, 为实现最佳显示效果, 地图放大若干倍后就不宜再放大了。点击右键, 地图放大功能取消。

2) 地图缩小功能

点击“缩小”按钮, 光标将会呈现缩小镜状。在地图上任一位置单击鼠标左键, 地图将以该点为中心缩小一倍比例尺显示。随着地图的不断缩小, 可显示的图层数和地物内容也会相应的减少, 当地图缩小到比全图显示还要在小时就不会再缩小了。若地图偏离窗口中央, 系统会自动将地图拉回到窗口中央显示。

3) 地图漫游功能

点击“漫游”按钮, 光标呈手状, 将光标移至某一位置按下鼠标左键不放并移动, 地图将向拖动方向连续漫游, 此时地图显示的比例尺和图层数将保持不变。当光标在地图上移动到显示窗口的边界或四角时, 光标会变成方向箭头状, 此时应当点击光标地图向反方向移动。

4) 地图刷新功能

用户随时可以刷新显示电子地图。

5) 显示经纬度

可以直接显示当前鼠标所在点的经纬度大小。

6) 距离量测功能

跟踪用户当前鼠标的拖动过程, 得到两个结点的坐标之后可以方便的进行计算得出距离。

2.2 地图的监控回放功能

1) 定位监控

车载上的GPS接收机通过全球定位卫星获得当前物品、设备的定位信息, 然后通过物品标识器、个人携带器将经纬度和车辆频度信息发送给控制中心。中心可实时、动态地获得各物品或者设备的定位和频度信息。

2) 监控查询

可对物品、设备的监控信息进行查询、修改、补充地图中每一个Fearture对象的具体信息。

3) 轨迹回放

物品、设备执行完某一次行驶任务后, 其路线将被保存下来, 可重新将该物品、设备轨迹及当时的地理信息在电子地图各种不同的图层上重新显示出来, 通过设定时间, 回放不同时间段的轨迹。查找定位可查找地图中任一Fearture对象, 并将该对象定位在地图窗口的中央。

4) 地图控制及实现

图层的各种操作用户可通过对图层的操作浏览不同的地图界面。由于图层较多, 一般使用时不会用得到所有图层, 而且所有图层都显示在地图窗口中较混乱, 所以一般是有选择的让某些图层显示在窗口中。

3 实验结果与讨论

3.1 实验结果

图2是对设备图元进行监控界面, 超出了区域边界, 进行报警显示, 报警分为短信报警、声音报警。图3并报告此处设备包括的物品列表。

图3并对此物品列表进行提示。

图4是物品的回放轨迹监控界面。

图5是物品设置不同的时间间隔的回放轨迹监控界面

3.2 实验结论

Map X地图技术能很好的实现物品、设备的跟踪定位、回放和报警等功能, 获得完整的地图是本系统的难点。设备的精度也是本系统开发遇到的关键问题。本系统在获得物品标识器、个人携带监视器的位置信息后因精度有限, 获得的位置与地图上的位置有一定的差距, 本系统采用线性拟合算法对经纬度坐标进行校正, 在滚迹回放时采用样条插值算法对遗漏的点进行插值, 提高监控物品的精度。本系统在对大量物品在区域范围内外进行反复测试, 报警识别率能达到99%以上, 误判率为1%, 物品的中心在区域边界时, 报警率显著下降, 为了提高报警率, 在以后的工作中在边界上要进行边界上的报警的研究。

参考文献

[1]杨晓平, 曲仕茹.基于MapX的公交网络最优路径研究[J].科学技术与工程学报, 2008, 8 (12) :3377-3381.

[2]叶琴.基于MapX控件的电子地图开发[J].现代经济信息学报, 2010, 48 (3) :258-259.

[3]贾国宪, 边少锋, 尚延生.基于MapX的GPS与GIS集成应用系统的开发[J].海洋测绘学报, 2003, 23 (1) :57-61.

[4]张振旅.车载导航路径规划技术的研究[D].2009:1-70.

[5]叶俊.基于MapX控件的GPS导航系统的开发[D].上海交通大学, 2008:1-93.

[6]严红萍.基于GPS/GIS车载定位与导航系统相关技术的研究[D].2006:1-60.

[7]贾国宪, 刘新江.VC环境下基于GIS的GPS导航系统的开发[J].北京测绘学报, 2003, 2 (5) :449-452.

基于物品的推荐 第6篇

随着现代服务业的快速发展,酒店房间内信息的采集和及时传输已成为服务业全面信息化的发展瓶颈。酒店房间信息管理系统作为一种传感器网络,传统的构建方案有两种:一种是总线制布线,通常采用由485芯片为核心的ModBus总线技术[1],该方案在施工现场存在布线困难,不利于整个系统的升级改造;在100 Kbps速率以下,才可能使用规定最长的电缆长度1 219 m,最大节点数只有128个,不能满足大型酒店的需求;而且误码率为1.010-7,且长距离传输需中继器才能保证。另一种是采用TCP/IP技术的双绞线布线技术[2],该方案在施工现场同样存在布线困难,不能自组网使其开发成本增加,对于大型酒店工程,双绞线的成本也占较大比例。此两种传统的布线技术对于旧的酒店改造工程尤为不利。

新兴的无线传感器网络逐步地替代传统的传感器网络,以其安装简易、升级便捷、低功耗等特点深受全球各组织的欢迎。而Wi-Fi和Bluetooth技术由于网络大小分别局限于32个节点和7个节点,使之不适用于大网络、多节点的无线传感器网络。ZigBee技术作为一种新兴的无线技术,其网络自组织能力拥有最大65 000多个节点的网络容量,由于通过大幅简化协议(不到蓝牙的1/10),降低了对通信控制器的要求,且ZigBee免协议专利费,因此所需成本即为每块控制器芯片的价格。2007年第三季度ZigBee联盟推出新版本ZigBee 2007/PRO规范,可以使网络受到外界干扰无法正常工作时,将网络动态地切换到另一个工作信道上,加上ZigBee本身物理层的扩频技术和应用层的应答重传功能,保证了传感器网络高可靠性通信的实现,也使其拥有1.010-10的低误码率[3]。

本研究提出一种基于ZigBee 2007/PRO协议无线传感器网络技术的解决方案,以TI的射频芯片CC2530/2531为核心,采用网状网络结构,实现酒店前台对各房间信息的集约化管理。

1 酒店冰箱计费系统设计原理

本研究在酒店房间内安置一台销售冰箱,内含各种食品、药物等以便客人使用,并对客人使用物品的类别和数量信息进行及时汇总并通过无线传感器网络发送给前台,使前台实时地对消费情况进行信息管理。同时冰箱作为一种无线传感器网络的一个节点,具有对房间内温度、冰箱内温度等数据的采集汇总功能,以及背景灯光调节、LCD显示友好界面等功能。

每个房间的子节点和前台总节点构成整个无线传感器网络系统,其拓扑结构如图1所示。该系统设计的无线传感器节点按功能分为协调器节点和路由器节点。每个房间内的冰箱节点都作为路由器节点,可以相互接收并转发周围房间内的信息[4],采用按需距离矢量(AODV)路由协议[5],将邻节点数据信息按最优路径发送给协调器。前台监控中心的节点是协调器节点,是整个网络的核心,负责建立和维护网络,并作为无线传感器网络的网关,将汇集所有路由器节点的信息传递至上位机PC中。

该系统所有的节点都是对等全功能设备(FFD)[6],这样在某些局部的空间内,都具有相互收发(或转发)信息的功能,大大减小了网络死角问题。

2 ZigBee节点的硬件模块

酒店前台ZigBee节点作为协调器节点,其硬件模块由处理器模块、无线模块和电源模块构成,如图2所示,主要负责建立、维护网络,并将节点信息转发给PC机处理。房间内冰箱ZigBee节点作为路由器节点,是由处理器模块、传感器模块、无线模块、电源模块和显示模块5部分组成,如图3所示,处理器模块通过串行UART总线和无线模块通信,通过485总线和传感器模块通信,通过并行线和显示模块LCD相连。

电源模块负责给传感器模块、处理器模块、无线模块和显示模块供电,采用3.3 V和5 V双路供电,显示模块可支持显示房间内物品的各种信息。

2.1 处理器模块电路

处理器模块采用的是STC12C5A08S2芯片,通过5 V电源供电,其中第5脚(RXD1)、第7脚(TXD1)通过电平转换装置和无线模块的RXD、TXD相连。第42脚(RXD2)、第43脚(TXD2)和485芯片相连,485芯片进而和冰箱内部每层托盘的传感器模块通信。

2.2 无线通信模块电路

无线收发模块采用了TI公司最新的产品CC2530F128[7],该芯片特点如下:集成了整个ZigBee2007/PRO协议栈,以128 KB的系统内可编程Flash用于装载整个协议栈。双USART模式使其作为协调器时,和上位机PC通信;作为路由器时,和处理器模块MCU通信。芯片采用3.3 V电源供电,其中P0.2(RXD)和P0.3(TXD)脚和STC12C5A08S2芯片通信。外部晶振32 MHz用于数据收发,通过单极天线或者PC天线进行无线通信。

2.3 传感器模块

每个房间内的冰箱系统需采集的信息有室内温度、冰箱内温度、冰箱内托盘物品存储状况、冰箱门状态等信息。

对于室内和冰箱内温度信息,本研究采用DS-18B20数字温度传感器,独特的单线接口方式,使之在与微处理器连接时仅需要一条口线即可实现微处理器与DS18B20的双向通讯,降低微处理器I/O口资源紧张的程度。而测温范围为-55 ℃～+125 ℃,固有测温分辨率0.5 ℃,使之在室内和冰箱内通用,对程序的开发程度降低。

对于托盘物品的存储情况,本研究使用TCRT5000作为检测方法。TCRT5000是一种红外传感器,其工作原理如图4所示,AC红外发射二极管处在VCC下处导通状态,当物体靠近TCRT5000时,其发射红外线经反射被CE端接收,使之导通,通过产生电平的变化判断物品是否被取走。进而可以进入计费模式,完成下冰箱的工作。

3 软件设计

3.1 软件的整体功能和启动流程

ZigBee节点采用ZigBee 2007/PRO协议栈,路由器节点的任务是将采集的各路信号经过中央处理模块转换成通信协议的标准格式后,通过ZigBee无线网络[8]发送到协调器中,协调器节点接收通信数据后发送给上位机进行处理。协调器(左)和路由器(右)启动流程图分别如图5所示。

该系统所用开发环境为IAR7.51,所用Z-Stack版本为2.3.0,在TI提供的Z-Stack[9]基础上,修改成组内串口模式,无需绑定,下位机路由器节点在上电后自动加入网络,并向组内发送串口提供的传感器数据信息。

3.2 匹配地址的设计

由于整个无线传感器网络是按短地址发送,而每次上电加入网络后其短地址是随机分配,为了解决房间号和发送相对应的问题,本研究采用了上位机地址映射关系。其解决思路如下:

路由器每次上电后,将自身固定的物理地址(64位长地址)和入网后随机分配的网络地址(16位短地址)二者信息存储到地址匹配缓冲池中,并通过Flash的ClusterID形式发送给协调器并转发给上位机PC中,存储在前台数据库中,前台数据库建立“房间号长地址短地址”映射表,由此,路由器每次上电将更新长地址和短地址的映射信息,而房间号和长地址的映射信息是由物理移动冰箱至所定房间时设置。这样房间号和短地址匹配起来,每次发送信息就可以正确发送。

当各房间向总台发送信息时,路由器节点按SerialApp的ClusterID1形式发送信息给协调器,协调器接收信息后按SerialApp的ClusterID2形式返回给路由器,若路由器没有收到ClusterID2形式的数据包,则继续以ClusterID1形式发送数据信息,若收到,则一次发送信息结束,这就是ZigBee的应答重传机制。保证了数据在大网络传输途中不丢失。

3.3 集约化管理

酒店前台的PC机和协调器节点相连,PC机上的上位机软件对整个酒店房间内冰箱具有集约化管理功能,如对冰箱的制冷、开锁、LCD显示等。并有将各房间信息汇总至数据库和实时显示的功能。软件界面如图6所示。

4 结束语

为了及时、方便地获取酒店房间内的数据信息,笔者研究开发了基于ZigBee2007/PRO协议栈的酒店冰箱计费管理系统,并已进入投产阶段。该系统具有成本低、安装维护方便、大网络节点等特点,非常适用于酒店管理系统。经大量数据的测试,整个系统可以可靠工作,没有出现误操作状况,尤其以安装便捷、维护简单等优点而得到广泛的应用。

参考文献

[1]卢文俊,冷杉,杨建军,等.基于Modbus协议的控制器远程监控系统[J].电力自动化设备2,0032,3(6):54-56.

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[5]马军.一种基于AODV的多路径路由协议[J].计算机应用与软件,2010,27(3):219-221.

[6]李文仲,段朝玉.ZigBee 2007/PRO协议栈实验与实践[M].北京:北京航空航天大学出版社,2009.

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基于物品的推荐 第7篇

1 区域性公共物品理念新认识

(1) 区域性。

在现实中, 公共产品的提供者是由公共物品的范围边界决定的。根据公共物品的区域围可以将公共物品广义上分为全国性公共物品和区域性公共物品。全国性公共物品是指受益范围在全国, 任何公民都能够共同消费的产品和服务, 例如, 国防、外交、基础性科学研究、空间探索、海洋开发等。而地方性公共物品是指其受益范围仅限于本地, 具有消费的非排他性和非竞争性的产品, 例如, 医疗卫生、城市消防、治安警察、城市公共交通、公用事业、城市公园等。很明显, 区域性公共物品应该由地方政府提供, 地方政府相对于中央政府, 更接近本地群众, 更了解本地群众的需求与偏好。

(2) 公共性。

公共性是指公开性、公正性、共同性。只要在本区域内, 无论社会组织、企业组织和个人都有义务参与区域性公共物品的提供, 同时, 也有权利享受本区域内提供的公共物品, 它不排斥任何组织和个人, 它是公平的、公正的。

(3) 多元性。

在区域合作过程中, 并不存在一个超区域而又仅管辖这几个区域的“政府”。基于区域合作的角度, 区域性公共产品的供给主体应该是多元化的, 包括政府力量、第三种力量、市场力量。全国性公共物品, 其提供主体主要是中央政府, 而区域性公共物品提供主体不仅包括中央政府和地方政府, 同时又包括了本区域内的社会组织、企业组织以及个人等多元化的提供主体。

(4) 多样性。

区域性公共产品更加的多样化, 交通运输、教育、医疗、社会保障、污染治理等等, 全国性公共物品没有涉及到, 存在着缺失, 但是人民群众又是必需的, 都可以通过区域性公共产品来弥补。

2 区域性公共物品是构建和谐社会的必要条件

中央在“十一五”规划中, 明确指出, 鼓励鼓励和支持各地区开展形式多样的区域经济协作和技术、人才合作, 形成以东带西, 东中西共同发展的格局。区域型公共物品是社会经济发展的需要, 是满足人民群众日益增长的物质和文化需要, 同时也是构建和谐社会的条件之一。和谐社会之“和谐”, 不仅仅限于人与人之间的和谐, 更在于人与物的和谐。人与物的和谐是根本, 是基础, 只有通过人与物的和谐才能最终达到人与人的和谐。区域性公共物品优化了资源配置, 提高了资源使用率, 减少了社会资源的浪费。区域性公共物品满足了本区域内的群众需求, 公共物品的富足, 缓和了社会矛盾冲突, 增强了社会的稳定和经济的发展, 促进了和谐社会的建设。

3 区域型公共物品提供的现状和问题

(1) “囚徒”困境。

由于由区域内各地区合作提供区域公共物品时, 在合作问题上既存在着资金的分配问题, 又存在着布局选点的问题, 各地区在合作上都进行各自的理性选择, 然而, 整体的结果却是非理性的, 于是, 便陷入了囚徒困境。区域性公共物品“囚徒困境”实际上是合作提供机制问题, 通过制度上和政策上的完善可以有效解决。

(2) 区域范围和规模。

区域性公共物品提供是牵涉到多个行政区的合作, 但是这个区域范围如何界定?没有确定的答案, 它是动态的均衡。随着经济的一体化, 政府的职能从行政管理到公共服务的转变, 区域的范围是呈扩大趋势的。区域性公共物品的规模要适度, 既要和本区域内的经济和社会发展水平相适应, 又不能扩大化, 造成对社会资源的浪费, 同时又必须要有前瞻性意识, 考虑到未来经济和社会的发展变化以及群众的需求变化。

(3) 区域性公共物品的利益分配问题。

由于区域性公共物品提供主体都是相对独立的个体, 中央政府、地方政府、社会组织、企业组织以及个人存在着自利性, 并不仅仅是为了单纯的公共利益, 所以必须有相应的利益协调机制, 合理的安排各提供主体的责任和义务。若没有利益协调机制, 犹如一盘散沙, “如果分散提供的话就会出现提供不足或提供许多劣质的不合要求的区域公共品的现象, 导致大量的资源浪费和重复建设。”利益协调机制将各提供主体团结起来, 实现区域内部合作, 提供适度的区域公共物品。

(5) 区域性公共产品的后期维护和管理。

区域性公共物品生产出来, 并不是终结, 还在于后期的维护与管理。若没有后期的工作, 前期的工作是不完善的, 和市场中企业提供的产品一样, 顾客既看重产品的质量和品质, 更看重产品的售后服务。区域性公共物品的提供需要一种委托机制, 由市场力量或者第三方力量承担监督的责任, 监督区域性公共物品提供的过程、运行情况和后期维护和管理。

4 完善区域性公共物品提供的对策

(1) 观念要创新。

某些经济落后地区在区域性公共物品提供方面存在着不足, 除了受到地方政府财政限制以外, 更重要的原因在于观念的落后。缺少一种前瞻性意识, 没有认识到单纯依靠某一地方政府已经不能满足群众的物质和文化需求, 中央政府又不能全部提供公共物品, 区域性公共物品需要区域内多方的合作提供。奥尔森在《集体行动的逻辑》中指出, 集体行动的困境在大集团中不可避免, 但如果是在小集团里联合起来提供公共产品则是有效率的, 因为小集团里数目有限的行为之间可以进行有效的监督。地方政府需要转变观念, 从被动合作到积极主动合作, 政府的行为要具有前瞻性, 从长远发展、可持续发展的角度来考虑区域内公共物品的提供。

(2) 法律需完善。

相关的区域性法律法规需要完善。区域性法律法规主要是指区域性经济规划的制定与立法。区域性发展规划是政府制定的经济发展战略, 在特定的时期内是区域内各地方政府发展的方向和目标。地方政府根据区域发展规划制定一段时期内本地的发展规划, 发展本地的特色产业, 减少与相邻区域的发展冲突, 形成区域发展合理, 提高区域整体竞争力。同时, 区域性法律法规的完善减少了重复性建设和浪费, 使资源达到了帕累托最优状态, 契合了全社会的利益诉求, 从长远来看, 为后代节省了资源, 符合科学发展观的精神宗旨。

(3) 手段应多样化。

区域性公共物品的提供实际上是政府权力的外放, 让更多的社会主体参与到公共物品的提供中来。萨瓦斯在《民营化与公私部门的伙伴关系》提供了十种具体的形式:政府服务、政府出售、政府间协议、合同承包、特许经营、政府补助、凭单制、自由市场、志愿服务、自我服务。多元主体提供区域性公共物品提高了政府的效率, 增强了社会责任感, 提高了公众对政府服务的满意度, 实现了社会的稳定和经济的快速发展。

(4) 服务意识应增强。

经济的一体化和社会的发展, 要求政府必须转变职能, 从承担行政管理职能到公共服务职能的转变。区域性公共物品的提供也是向公共服务职能转变的体现, 政府不再扮演公共产品生产者和安排者的同一角色, 而只是公共物品的组织者与安排者。这种角色的转变, 减轻了政府的负担, 让政府更专心于制定决策, 实现决策的科学合理化。

摘要：对区域性公共物品理念有了更深一步的认识, 包涵了区域性、公共性、多元性、多样性四个方面, 同时分析了区域性公共物品提供和和谐社会建设的关系, 并且概括了公共物品提供面临的现状和问题, 进而提出了完善区域性公共物品提供的对策与建议。

关键词：区域性公共产品,和谐社会,必要条件,对策

参考文献

[1]王再文.区域性公共产品的内涵及其供给不足的影响[J].西北农林科技大学学报, 2010, (3) .

[2]龙游宇.突破我国区域公共品提供的囚徒困境[J].韶关学院学报, 2004, (4) .

[3]龙游宇.论区域公共品及其提供主体[J].韶关学院学报, 2003, (3) .

[4]奥尔森.集体行动的逻辑[M].陈郁, 郭宇峰, 李崇新等译.上海:上海人民出版社, 1995.

基于物品的推荐 第8篇

多年来我国在传感网络和监测方面开展了大量研究工作, 但与实验室现场安全监测方面相结合的研究还较少, 仍处于起步、探索阶段。目前国内外针对生物安全实验室的自动化监控系统大多集中在单独的监测, 没有实现监控系统的网络化和实时化。本课题将传感器网络与RFID技术应用到生物安全实验室监控中来, 以更低的成本智能化地判断和跟踪实验室危险品, 实现其他监控系统达不到的网络化与实时化。系统和监控中心之间采用基于Zigbee的无线传感器网络进行多跳连接, 通过集成RFID阅读器的子节点实现对危险物品的室内定位监控, 同时节点还可以利用自身配备的各种传感器设备将物品周围的环境信息 (温湿度、压强、烟雾等) 发送到控制中心。

RFID技术和WSN技术具有不同的技术特点, WSN可以监测四面八方感应到的各种信息, 但缺乏对物品的标识能力, RFID技术强大的标识物品的能力正好可以弥补;RFID抗干扰性较差, 而且无源RFID的有效读取距离一般小于10 m, 如果能利用WSN长达100 m的有效距离, 将会拓展RFID技术的应用范围。将RFID和WSN进行集成应用, 会极大地推动两项技术的应用。

系统概述

在系统中, 利用RFID标签来记录危险物品的详细信息和位置信息, 并实时与RFID阅读器节点进行信息交互;配置了各种传感器的普通终端节点来检测装载危险品的容器的相关重要指标, 可以主动记录对象的温湿度、烟雾、压差等环境信息, 并实时上传感知信息。Zigbee传感器网络注重某个区域的感测指标, 而RFID技术能够准确地识别具体的节点信息并进行位置监控。综合两者的技术特点, 基于传感器网络的RFID监控系统能够主动、实时地对环境进行检测并准确地记录具体节点的相关数据, 必要时能够主动发出警报。系统主要实现环境信息传感、危险物品位置检测以及安全告警等功能, 系统实现中主要包括了组网分析、Zigbee RFID无线传感网络硬件实现和监控中心管理软件设计三大部分内容, 最后给出了本设计的实验室样机网络系统及验证结果。

系统实现

RFID系统和WSN系统作为单独作用的系统而言, 其体系架构都已经比较成熟了, 但对于两者集成的体系架构研究才刚刚开始。对于目前RFID系统中的读写器来说, 只能在本地控制系统的控制下工作, 其庞大的体积和昂贵的价格限制了它的移动和大量布置。而且, RFID读写器的天线必须仔细地设计, 以便可以覆盖到范围内所有的标签, 还要防止不同读写器天线之间的碰撞。这些不利因素都限制了RFID的进一步应用。如果能够削减RFID读写器的部分功能, 可以使得读写器成本降低且更容易布置。因此, 本文采用一种分布式智能节点结构[1], 其结构如图1所示。

在这种结构下, 一个基本的Zigbee RFID无线传感网络由RFID阅读器终端节点、RFID标签、普通终端节点、路由器节点、协调器节点、后台应用系统构成。节点被布置到一个Zigbee协议的无线传感器网络中, 自主运行, 通过网络传送数据给后台服务器。RFID标签根据不同的用途和通信距离可以采用被动式无源标签、半无源标签、有源标签等, 它们遵循RFID协议规定的物理层标准和数据结构, 将采集到的信息通过Zigbee无线传感器网络发送给后台处理的应用系统。

硬件实现Zigbee节点硬件设计

本系统中Zigbee节点主要由RFID阅读器终端节点、普通终端节点、路由器节点、协调器节点等四类节点组成。整个系统采用了通用的接口插槽, 将传感、处理、通信模块进行分离, 根据硬件配置的不同, 实现不同的节点功能, 同时又可以保证所有节点既能向其他节点和其他外围数据采集模块 (包括各种传感器以及RFID读写器) 发送控制命令采集数据, 又能够与控制中心通信以实现信息的交互。其构成主要包括微处理器、射频通信模块、传感器单元、RFID读写模块和电源供应模块。由于降低功耗以延长系统寿命是无线传感器网络设计需要首先考虑的问题[2], 所以系统中采用了TI公司CC2430。CC2430的休眠模式和转换到主动模式的超短时间的特性, 特别适合那些要求电池寿命非常长的应用[3]。节点硬件结构框图如图2所示。

其中, 协调器节点作为中心控制器, 所有的有效数据都会经过它传送到控制中心和路由器、终端节点。在本系统中, 协调器节点通过串口与计算机相连, 工作流程图如图3所示。

RFID阅读器终端节点硬件设计

RFID阅读器终端节点硬件部分由物品跟踪RFID标签、读卡模块、基本Zigbee终端节点组成。每个需要监控的危险物品都配备一个RFID标签, 在定位区域的工作面每隔一定距离安装RFID阅读器终端节点。RFID标签发送代表身份特征的射频信号, RFID阅读器终端节点接收到射频信号以后, 传送身份以及位置特征信号通过无线传感器网络发送给控制中心。危险物品定位系统中采用433 MHz RFID读写模块, 最大限度地减少与2.4 GHz无线传感器网络之间的射频干扰;RFID标签采用主动式标签, 被动式标签无需电池, 由读写器产生的磁场中获得工作所需的能量, 但读取距离较近, 且单向通信, 局限性较大。主动式电子标签除了具备被动式电子标签的很多特性, 还具有读取距离更远、性能更可靠等优点。图4为节点结构框图。

RFID阅读器终端节点的定位实现

要实现对目标物体的定位, 首先需要的是参照物或者绝对坐标 (如经纬度) [4]。考虑到无线传感器网络的特点和基于对实验室应用场景的分析可知选用绝对坐标对于本监控网络是不适用的, 无线传感器网络是自组织独立的灵活组网方式, 如果采用绝对坐标对目标物体进行定位, 则首先需要获得一张用经纬度标识区域的地图, 这在目前分析看来花费的时间成本和财力成本是不值得的也是不必要的。因此, 采用参照物方式对无线传感器网络中的移动目标物体进行定位。在本课题研究的系统中, 假定RFID读写器终端节点的空间位置是已知的, 对于贴有标签的目标物体的定位是参照终端节点的位置而确定的。

假设终端节点的空间坐标为 (Lc X, LcY) , 显示窗口内绘图点的最大坐标值为 (MaxPtX, MaxPtY) , 由此可计算终端节点的绘图坐标 (Rdr PtX, Rdr PtY) :

这样可以得到终端节点的平面绘图坐标 (Rdr Pt X, Rdr Pt Y) , 每个标签的绘图坐标是依据各终端节点的坐标计算得到的。标签的绘图坐标采用的是质心定位的算法[5], 即取与该标签有关的终端节点的绘图坐标为顶点构成的多边形的质心为该标签的坐标。图5即包括了采用阅读器节点对标签进行坐标定位的所有情形。

图5 (a) 表示标签只被一个阅读器识别, 图5 (b) 表示标签被两个阅读器识别, 图5 (c) 表示标签被三个阅读器识别, 此时标签 (Tag PtX, Tag PtY) 同时位于三个读取器的有效射频识别范围内, 则取以三个读取器为顶点的三角形的质心为标签的坐标。这样计算的一个假设同样是依据标签在重叠区域依均匀分布出现。图5 (d) 表示标签被n个阅读器识别, 此时标签 (Tag PtX, Tag PtY) 同时位于n个读取器的有效射频识别范围内, 则取以n个读取器为顶点的多边形的质心为标签的坐标。这样计算的一个假设同样是依据标签在重叠区域依均匀分布出现。此时标签 (Tag PtX, Tag PtY) 的坐标与同时识别它的n个读取器Reader A (ARdr PtX, ARdr PtY) 、Reader B (BRdr Pt X, BRdr PtY) 、Reader C (CRdr PtX, CRdr PtY) 的关系如下:

对目标物体的轨迹追踪过程是, 在已知获得物体在历史时刻的位置坐标的基础上, 通过加入时间参数的计算, 进而得出目标物体的移动轨迹。通过在上层软件中移动节点定位功能加入预配置GIS支持, 还可以将分析得到的移动物体位置实时反映在监控中心的实验室现场方位图中。

监控中心管理软件设计

危险物品监控管理软件实现对危险物品跟踪定位信息的采集、分析处理、实时显示、数据库存储、报表打印等功能。软件是采用Microsoft的Visual C++6.0开发的集数据采集与信息处理于一体的综合管理系统。本系统采用以SQL Server2000数据库为主的C/S模式开发而成, 共有操作员登录、实时显示、数据查询、数据统计、物品信息管理、系统维护6个模块, 如图6所示。

实验验证

本系统在综合测试过程中取得了较好的效果, 系统不仅可以实时反映当前环境的温湿度信息和位置信息 (精度小于5 m) , 而且能够在物体移动的过程中, 准确地实现对目标物体的实时定位, 并能够对指定的目标进行轨迹追踪, 形象地通过窗口图形界面绘制目标物体的移动轨迹。由普通传感器终端节点以及RFID阅读器终端节点采集数据, 通过无线传感器网络将数据发送到监控中心, 监控中心服务器通过管理软件对当前的环境信息和物品位置信息进行处理和分析。监测结果如图7所示。

从技术应用角度来看, RFID阅读器作为本课题研究的基于无线传感器网络结合RFID技术监控系统的信息采集部分的基础设备, 负责目标物体的识别, 将目标物体的状态信息上报给系统的控制中心, 不同厂商的不同系列的产品对本系统的信息采集成功率、定位精度等方面会产生不同的影响, 产品类型的选择与系统应用的场景有关。但是RFID技术系统中的最重要的支持功能就是完成目标物体的识别, 至于采用哪个厂商的哪个系列的硬件产品并不会影响系统功能的实现。

本文针对目前实验室危险物品监控中存在的问题, 提出了一种综合无线传感器网络与RFID技术的危险品监控系统, 介绍了该系统的组成及软硬件实现。通过本课题的研究可见, 结合Zigbee技术和RFID射频技术构成的无线传感器网络实现基于位置和环境的监控是可行的。未来研究中, 一方面通过在系统交互信息格式及信息交互机制的设计上尽可能地节省能源和提高无线传感器网络的无线性能;另一方面通过深入研究RFID射频识别的特点使其在定位算法的研究上做得尽可能精确, 可以以更低的成本、更好的性能实现对危险物品、设备或者各种货物的判断和跟踪。当前, 这种技术已经引起了广泛的关注, 通过传感器网络技术与RFID技术结合共同打造智能化的物联网络已经成为一个新的研究热点, 有着广泛的应用前景。

参考文献

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[8]芬肯策勒.射频识别 (RFID) 技术:无线电感应的应答器和非接触IC卡的原理与应用[M].北京:电子工业出版社, 2001.

基于物品的推荐 第9篇

摘要：研究基于访问日志挖掘的高校综合信息门户页面推荐。从高校综合信息门户服务器日志中获取用户日志数据，对日志数据中的“脏”数据进行预处理，通过改进的Kmeans聚类算法将用户浏览兴趣度数据集划分为多个具有相近兴趣度的用户集合，凭此为用户提供个性化的页面推荐。实验结果表明，在高校综合信息门户页面推荐方面具有不错的效果。

关键词：用户日志挖掘；高校综合信息门户；页面推荐

中图分类号：TP393文献标识码：A

Abstract：This paper discussed a page recommendation of college synthetical information portals based on server logs mining. Firstly， the user log data was obtained from server logs， which were then pretreated with “dirty” data. Secondly， the interestmeasure of each user pairs was calculated by the processed data sets， and the data set of interestmeasure of each user pairs was divided into multiple classes with similar interestmeasure based on improved Kmeans clustering algorithm. Finally， personalized page recommendation method was provided to each user. The experimental results prove the effectiveness of the method in college information portals.

Key words：server logs mining； college synthetical information portals； page recommendation

1引言

通常，Web挖掘可分为Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web日志挖掘[1]。目前，已有部分学者进行了基于Web挖掘实现网页推荐的研究。如：Yan[2]等将用户浏览网页时间作为权值加入到基于关联规则的网页推荐系统中；杨正余等[3]提出了一种基于用户访问序列的实时网页推荐方法；解男男等[4]提出一种基于Web日志挖掘的个性化网页推荐模型；吴瑞[5]讨论了基于双层聚类方法的网页推荐模型。

本文研究了基于访问日志挖掘的网站页面个性化推荐。以本校综合信息门户为例，从本校综合信息门户服务器日志中获取用户日志数据，对日志数据中的“脏”数据进行预处理，以适应数据挖掘的需要，通过改进的Kmeans聚类算法将用户浏览兴趣度数据集划分为多个具有相近兴趣度的用户集合，凭此为用户提供个性化的页面推荐。

本文利用数据挖掘技术对日志数据进行处理，通过分析大量日志数据发现用户的偏好和需求，为用户提供个性化页面推荐[6]，从而节省用户搜索页面的时间，提高用户对学校综合信息门户的满意度。

日志挖掘就是从大量的日志数据、文档和活动中发现用户感兴趣的潜在信息的过程。聚类是目前日志挖掘常用的方法[7]。本文在现有Kmeans算法的基础上，提出一种改进的Kmeans聚类算法，设计了高校综合信息门户页面推荐的实现方案。该方案针对高校综合信息门户用户提供个性化页面主动推荐， 帮助用户更快获取有用信息， 提高工作效率。

2总体方案

学校综合信息门户服务器日志是用来记录用户访问活动的，是获取用户访问综合信息门户活动情况的首要数据来源。服务器日志的基本信息包括用户访问请求时间、访问某个页面的次数、持续时间及该页面长度等。图1为总体方案流程图。具体过程如下：首先从高校综合信息门户服务器日志中获取用户日志数据，然后对用户日志数据进行清理、识别等，为数据挖掘与分析奠定基础；接着从待处理的用户日志数据集计算用户浏览兴趣度，并基于改进的Kmeans聚类，将用户浏览兴趣度数据集划分为多个具有相近兴趣度的类，分析用户的偏好和需求，为用户提供个性化页面推荐，最终使系统功能更加友好实用、善解人意。

在上述方案实现过程中，采用基于改进的Kmeans聚类算法，考虑如下：由于现有的 Kmeans算法初始点是建立在随机选取的基础上的，如果初始化点选择不好，一般很难跳出局部最优，而且产生的最终聚类结果也会很差[8]。因此，本文通过选取周围密度最大 k个点作为初始化点，该方式不仅能够有效地解决Kmeans初始化点选择问题，而且也能有效地降低孤立点对Kmeans算法的影响，具体算法如4.2节所示。3日志数据预处理

数据预处理是实施有效挖掘算法的前提， 在日志挖掘中具有非常重要的作用。主要因为：数据是来自多个数据源未被加工的、高维、冗余、含有噪音且非均匀分布的复杂数据， 在数据模型、含义、模式、结构和语义上存在不一致性和冲突，因此数据预处理是日志挖掘质量保障的关键。数据预处理一般包括数据清理、用户识别、会话识别、路径补全等[9]，具体过程如图2所示[10]。

1） 数据清理：主要是清除 Web 服务器日志文件中无关数据项的过程。一般包括数据合并、删除无关数据、处理代理访问、规范 URL 等。

2） 用户识别：主要是识别访问学校综合信息门户的独立用户，当用户转换使用浏览器或直接输入 URL 时，一般视为多个用户； 而同一操作系统、同一IP、同一浏览器访问网站，且浏览页面集合相同，一般视为同一个用户。

3） 会话识别：用户会话是指用户从进入站点到离开站点期间所访问的一系列页面序列集合，通过研究这些序列，获得用户在站点中的浏览爱好或是访问模式。

4）路径补全：由于本地缓存和代理服务器缓存的存在， 使得服务器的日志会遗漏一些重要的页面请求。在无法以客户端进行网页浏览跟踪的情况下， 可利用每个请求页面内容推断出一些缓存网页的浏览情况， 通过路径补充将这些遗漏的请求补充到用户会话中，使不完整的访路径变得完整。可利用网站的拓扑结构信息填充路径。

4高校综合信息门户页面推荐

经过数据预处理环节后，现在需要对这些日志数据进行挖掘，本文首先建立用户兴趣度参数来衡量用户对某个页面的兴趣大小，然后将按照用户共同的访问习惯进行聚类，最后基于聚类结果完成针对高校综合信息门户个性化页面推荐。

4.1用户兴趣度计算

兴趣度表示用户对某事物感兴趣的程度。但是在网络访问领域兴趣度的定义并不是十分明确。文献[6，11]提出了用户兴趣度的概念，并给出了量化计算公式。本文用访问频率系数F（i）和浏览时间系数C（i）进行量化。

1）访问频率系数F（i）

定义l 如果用户u访问了某一页面i，即认为用户u对i感兴趣。用户感兴趣的程度即兴趣度的计算依赖于用户对页面的访问频度。设n为u访问i的次数，total为u访问的所有页面的总次数，u对i的兴趣度F（i）的计算方法如下[11]：

F（i）=n/total（1）

即F（i）表示页面i在一次会话中被浏览次数与本次会话浏览的所有页面总次数之比值， 细化为式（2）：

F（i）=V（i）∑im∈SjV（im）（2）

上式中， V（i）表示页面i在一次会话中被浏览次数，Sj是一次会话浏览的页面集合。

F（i）越大，则u对i越感兴趣。

在定义l中给出的用户兴趣度计算公式，兴趣度大小由点击量确定。曾经，点击量是衡量网站热门程度的主要指标。不过，随着AJAX技术的发展，百度、雅虎和Google等搜索网站因是浏览器首页造成其点击量较大，但往往不是用户最感兴趣的页面。因此，仅仅以点击量计算用户兴趣度有失偏颇。

2）浏览时间系数 C（i）

用户在一个页面上浏览的时间越长，说明用户对该页面越感兴趣。用户浏览时间应作为衡量网站访问量的最好方式[6，11，12]，改变传统过度看重点击量的做法。一个用户在网站上浏览时间（在线时间）的长短，反应出一个网站的粘度和吸引用户的能力。

用户浏览时间，即用户在网站页面从打开到浏览内容结束并关闭页面的时间。用户浏览页面的时间长短也与该页面长度有关，因此需要将页面的长度与“浏览时间”联系起来。 C（i）表示“浏览时间系数”，是浏览页面i单位长度上的所耗时间与本次会话浏览的所有网页单位长度上所耗的最长时间的比值，如式（3）所示：

C（i）=T（i）/L（i）max im∈Sj（T（i）/L（i））（3）

上式中，T（i）表示用户浏览页面i所用时间，L（i）表示页面i的长度，Sj是一次会话浏览的页面集合。

综上，可以看出：用户访问兴趣度与用户访问频率和用户浏览时间有关，为了更准确地反映用户的兴趣度，必须考虑将频率和浏览时间结合起来计算。本文综合F（i）和C（i），表示在某一会话中用户对某个页面i的兴趣度 I（i），I（i）的定义如（4）式所示：

I（i）=2·F（i）·C（i）F（i）+C（i）（4）

上式表明，兴趣度 I（i）只有在用户访问频率系数F（i）和浏览时间系数 C（i）同时较高的情况下才会具有较高的值，换言之，若用户频繁访问某一页面，并且浏览这个页面的时间也较较长，则表明用户对该页面比较感兴趣。有些页面被用户访问的次数比较少，不能反映用户的兴趣度，所以在进行用户页面兴趣度计算时需要设定一个最小的阈值，这样可以排除访问总次数比较少的页面，提高系统的处理速度，同时也提高页面推荐的可用性。

4.2改进的 Kmeans用户聚类算法

将得到的用户兴趣度数据集进行聚类，聚类结果则为多个用户类（簇），每个类（簇）中的用户访问习惯相近，称为用户访问模式。用户访问模式是用来描述具有相同浏览访问特征的用户组。由于多个不同用户在其访问期间可能有相同的兴趣，用户访问模式能有效获得这些用户共同的兴趣或共同的访问需求。此外，用户访问模式也能将不同兴趣的用户区分开来。本文采用改进的 Kmeans聚类算法获得用户访问模式，该算法下。

基于改进的Kmeans用户聚类算法

输入：D={x1，x2，…，xn}，k

//用户兴趣度数据集和期望的类数目

输出：k个类集//用户访问模式

1）初始化k个类别中心。

按照公式（5）选取密度最大的前k个数据作为初始聚类中心点 C={c1， c2， …， ck}，公式（5）如下：

density（xi）=∑nj=1ed（xi-xj）22σ2（5）

式中σ选取0.5。

2）对于数据集中其它每个对象xj，则根据它们与各个聚类中心点ci的距离，分别将它们分配给与其具有最小距离的聚类中心点的类中，形成k个类。

repeat

for j=1 to n do

将xj分配给距离最近的聚类中心所属的聚类Ci

3）重新计算每个类的聚类中心。

for i=1 to k do

用当前聚类Ci中所有样本的质心点更新聚类中心，即x′i=1Ci∑x∈Cix

4）计算误差函数E=∑ki=1∑x∈Ci|x-x′i|2

UntilE不再明显变化或聚类内的数据点不再发生改变。即所有聚类中心点达到稳定， 则结束聚类； 否则跳至步骤2）， 重复执行， 直至聚类中心点不再发生变化。

上述算法中，首先针对现有的Kmeans算法初始点选择容易陷入局部最优问题[8，13，14]，通过迭代的方式选取密度最大的前k个数据作为初始化聚类中心，该方式能够有效地解决初始点敏感的问题，而且降低了孤立点对Kmeans算法的影响；再依次计算初始数据集中每一个对象到各个聚类中心点的距离，并根据计算结果将数据对象逐个分派到其最近聚类中心点的类中去，然后重新计算接受新对象的类和失去对象类的均值，如此重复，直到各类再无元素进出。聚类结果得到用户类集合 C={c1， c2，…， ck}，其中每个类 ci是具有共同访问兴趣的用户集合。

4.3热点页面推荐

基于聚类算法找到的具有共同访问兴趣的用户集合，本节主要通过这些集合对网站页面的访问兴趣度进行匹配，计算每个页面的推荐度，按推荐度从大到小进行排序，完成用户个性化推荐。

主要通过以下方式进行热点页面推荐。根据每一个类 ci的共同的用户浏览兴趣度，构建面向用户的热点页面推荐集合，选取Top 10个热点页面，当用户登录到系统时，将这10个热点页面以快捷方式推荐给该类用户。

5实验结果

为了验证改进的Kmeans聚类算法的有效性，本文选用了本校综合信息门户平台中的用户行为数据集，并选取 2015 年 3 月1 日至2015 年 6 月 30 日期间的用户行为日志，具体包括2200个用户、400个系统功能菜单以及805200条用户点击记录。运行环境为Win7 系统，主频3.5GHz，内存8G，硬盘1000G，程序使用Java语言实现。用户行为数据集包括了10类用户，分别是：校领导、处级干部、科级干部、一般管理人员、院系领导、教研室主任、实验室主任、普通教师、研究生、本科生，并与K-means聚类算法进行比较，实验中分别设置了400、700、1000、1300、1600 、1900以及2200个用户作为比较对象，聚类结果如图 3 所示。

在图3中，横轴为选取的用户个数，纵轴为聚类结果的准确度。聚类结果准确度在[0，1]之间，结果越大则说明聚类效果越好。从上图中可以看出采用改进的 Kmeans 算法，聚类准确度区间为[0.72，0.88]，而一般的Kmeans算法的准确度区间为[0.61，0.75]，两个算法的准确度均随着用户个数的增加而增加，但改进的Kmeans 算法要比一般的Kmeans算法性能更佳，因此使用改进的Kmeans 算法聚类效率更高， 将该算法用在高校综合信息门户页面推荐上将进一步提高用户工作效率及其满意度。

6结语

基于服务器日志挖掘的网站页面推荐服务研究，一方面协助用户很快找到感兴趣的页面，另一方面能够帮助信息系统内容和结构的个性化完善。本文首先建立用户浏览兴趣度计算模型，接着通过改进的Kmeans算法对用户进行聚类，然后实现用户兴趣页面推荐，最后通过实验验证算法的有效性。目前，信息系统基于用户兴趣的页面推荐研究仍处在快速发展时期，研究更智能、更优化的信息系统页面推荐技术会有广阔应用前景。

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