基于Agent的分布式中国旅游目的地营销系统的研究-自动化基础-论文之家

您现在的位置：硕士论文 >> 电子论文 >> 自动化 >> 自动化基础 >> 正文

基于Agent的分布式中国旅游目的地营销系统的研究

作者：李俊 Publish: 2007-10-24 Hits:-

【中文题名】

基于Agent的分布式中国旅游目的地营销系统的研究

【英文题名】

Study on the Distributed China Tourism Destination Marketing System Based on Agent

【学科专业】

控制理论与控制工程

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2007-10-24

【中关键词】

Agent,目的地营销系统,电子商务交易,数据挖掘,智能信息推拉,

【英关键词】

Agent,Destination Marketing System,E-business Trading,Data Mining,Intelligent Information Push and Pull,

【分类导航】

工业技术>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机软件>程序设计、软件工程>软件工程

【论文摘要】

在分布式信息系统中,Agent作为一个先进的技术有着其特殊的吸引力。利用Agent的特性能够为网络移动计算提供简单的、适应性的、统一的解决方案。电子商务是建立在互联网的基础上的,随着它的不断发展,企业为了提高自身的竞争力需要更加先进有效的解决方案,这就使Agent技术成为了电子商务应用中主流技术。本文以2004年国家旅游局金旅工程中的中国旅游目的地营销系统、2004年北京市自然基金项目(4042012)为科研任务,在分布式人工智能和Agent技术的基础上,以国家旅游局金旅工程为应用对象,对Agent技术在分布式中国旅游目的地营销系统中的应用进行了研究。本文对基于Agent的中国旅游目的地营销系统电子商务中介平台进行了研究,设计出了一个基于Agent的电子商务交易模型,并提出了改进型的关联规则聚类算法,用以解决旅游商品信息中数据挖掘和规则提炼,同时将智能信息推拉技术运用在该模型中。本文主要工作和创新点如下:(1)建立了基于Agent的中国旅游目的地营销系统电子商务中介平台。在中国旅游目的地营销系统(DMS)电子商务中介平台上,建立了电子商务交易模型,定义了各种不同类型的Agent,...

【论文题纲】

摘要	2-3
Abstract	3-9
第一章绪论	9-13
1.1 课题来源及背景	9-10
1.2 中国旅游目的地营销系统概述	10-11
1.3 本文研究内容	11-13
第二章 Agent 理论和技术	13-21
2.1 移动Agent 的概念	13
2.2 移动Agent 的优势	13-14
2.3 已有的移动Agent 系统	14-15
2.4 多Agent 系统	15-17
2.5 Agent 系统的开发工具Java	17-18
2.6 Agent 技术在电子商务中的应用	18-20
2.7 国内基于Agent 的分布式信息系统研究现状	20-21
第三章智能信息推拉技术	21-29
3.1 推拉技术	21-23
3.1.1 PUSH 和PULL 技术	21-22
3.1.2 推拉技术的比较	22-23
3.1.3 推技术实现方式	23
3.2 智能推拉技术	23-29
3.2.1 智能推拉技术概述	23-25
3.2.2 智能推拉技术的方式	25-26
3.2.3 智能推拉技术的应用领域	26-29
第四章数据挖掘和关联规则的挖掘算法	29-41
4.1 数据挖掘的产生	29-30
4.2 数据挖掘的概念	30-32
4.2.1 传统分析方法和数据挖掘	30
4.2.2 数据库中的知识发现和数据挖掘	30-31
4.2.3 联机分析处理和数据挖掘	31-32
4.2.4 联机分析挖掘和数据挖掘	32
4.3 数据挖掘的对象	32-34
4.3.1 关系数据库	33
4.3.2 数据仓库	33
4.3.3 事务数据库	33-34
4.3.4 网络	34
4.4 数据挖掘的发现模式	34-37
4.4.1 广义模式	35
4.4.2 关联模式	35
4.4.3 序列模式	35
4.4.4 分类模式	35-36
4.4.5 聚类模式	36
4.4.6 预测模式	36-37
4.4.7 偏差模式	37
4.5 关联规则的挖掘算法	37-41
4.5.1 经典频繁项集关联算法	37-40
4.5.1.1 核心算法思想	37-38
4.5.1.2 基于散列的优化方法	38-39
4.5.1.3 基于事务压缩的优化方法	39
4.5.1.4 基于划分的优化方法	39
4.5.1.5 基于采样的优化方法	39-40
4.5.1.6 基于动态项集计数的优化方法	40
4.5.2 MH 算法和LSH 算法	40-41
第五章基于Agent 的中国旅游目的地营销系统电子商务中介平台的研究	41-48
5.1 DMS 的分布式特点	41-43
5.1.1 DMS 分布结构	41-42
5.1.2 DMS 满足分布式系统的三个特点	42
5.1.3 DMS 采用分布式的优点	42-43
5.2 DMS 电子商务中介平台	43
5.3 基于Agent 的电子商务中介平台的开发方法	43-44
5.4 基于Agent 的DMS 电子商务中介平台的研究方向	44-46
5.4.1 DMS 电子商务中介平台的组织体系结构	45
5.4.2 DMS 电子商务中介平台的分析与建模	45
5.4.3 DMS 电子商务中介平台中Agent 的协同机制和自适应学习	45
5.4.4 DMS 电子商务中介平台中的集成方法和技术	45-46
5.5 基于Agent 的DMS 电子商务中介平台的设计要求	46-48
5.5.1 平台易于使用和导航	46
5.5.2 平台性能高	46-47
5.5.3 平台安全性	47
5.5.4 多种设备访问	47-48
第六章 DMS 电子商务中介平台中电子商务交易模型的建立	48-56
6.1 DMS 电子商务交易模型	48-49
6.2 DMS 电子商务交易平台的设计	49-53
6.2.1 管理Agent	50-51
6.2.2 数据提取Agent	51
6.2.3 预处理Agent	51
6.2.4 挖掘Agent	51
6.2.5 协商Agent	51-52
6.2.6 用户管理Agent	52
6.2.7 广告销售Agent	52
6.2.8 交易Agent	52
6.2.9 安全Agent	52-53
6.2.10 搜索Agent	53
6.2.11 推拉Agent	53
6.3 目的地营销系统中电子商务交易的工作流程	53-56
6.3.1 用户交易过程	54-55
6.3.2 数据挖掘、提炼知识及规则过程	55-56
6.3.2.1 数据的提取	55
6.3.2.2 数据预处理	55
6.3.2.3 数据挖掘	55-56
第七章电子商务交易模型中改进型关联规则聚类挖掘算法的研究	56-63
7.1 改进型的关联规则聚类算法	56
7.2 改进型的关联规则聚类算法流程	56
7.3 基于元规则指导的挖掘库的生成	56-57
7.4 数值属性的离散化	57
7.5 关联规则挖掘	57-59
7.6 规则聚类	59-60
7.7 聚块的平滑和修剪	60
7.8 实验和算法评价	60-63
7.8.1 算法的准确性和产生规则数目	60-61
7.8.2 算法效率分析	61-63
第八章电子商务交易平台中基于Agent 的分布式智能信息推拉模型的实现	63-73
8.1 推送模型	63-65
8.2 拉取模型	65
8.3 推拉方式的选择	65-67
8.3.1 “先推后拉”式	66
8.3.2 “先拉后推”式	66
8.3.3 “推中有拉”式	66-67
8.3.4 “拉中有推”式	67
8.4 分布式信息推拉	67-73
8.4.1 使用分布式信息推拉的优势	68-69
8.4.2 客户Agent	69
8.4.3 推拉分解Agent	69-70
8.4.4 局部推拉Agent	70
8.4.5 合成Agent	70-73
结论	73-75
参考文献	75-80
在学期间发表论文及研究成果	80-81
致谢	81

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.389033



付费论文：有参考文献 300元

1、注册会员 2、购买本文 3、下载文章
注:此文为收费论文，需付费购买。每页大约1000字。

代写论文流程

载入中…

Web lunwenjia


热门搜索：Agent 论文目的地营销系统电子商务交易数据挖掘智能信息推拉

自动化基础最新论文

自动化基础热门论文