面向博物馆的个性化推荐系统设计与实现

博物馆网站主要展示馆内藏品,繁多的展品使得用户在访问网站时会花费大量时间。可以通过基于Web日志挖掘的技术分析用户的访问行为,判断其兴趣爱好,使用不同的推荐方法主动向用户推荐其可能感兴趣的博物馆藏品,以提高用户访问体验。主要使用4种推荐方式,即热点推荐、类别推荐、相似推荐、猜猜你喜欢。

基于Web2.0的博物馆新闻公告系统

传统的博物馆公告系统采用Web1.0模式开发,系统只能进行单向的消息发布,用户除了能进行消息浏览外,不能充分参与消息和公告的评论,因而网站不具备用户交互能力。鉴于此,笔者采用基于Web2.0模式设计了一个新的博物馆公告系统,该系统不仅能为用户提供新闻与公告的浏览功能,而且为能用户提供新闻与公告的评论功能。同时,为保证新闻的准确性与信息的安全性,系统设计为二级管理员模式,由普通管理员负责各个新闻子版块的新闻编辑,超级管理员负责新闻和公告的审核和发布。

结合裁剪技术的颜色特征匹配搜索

剖析了单以颜色直方图作为图像特征会丢失图片空间信息以及单以感知哈希串作为图像特征受均值影响较大的缺点,提出将图片切割方法应用到颜色直方图与感知哈希算法上作为提取图像特征的一种方案.方案分别提取颜色直方图特征以及感知哈希串特征,对这两种特征进行大量的训练后得到比较满意的权重分配,按该权重分配重组为新特征再进行相似图片检索.由于图片存在部分相似,故在检索过程中引入了有限次图片剪切,目的是提取图片的相似部分.实验结果证明:在数据集较小时,两种方式差别不大,但对于比较庞大的数据,采用新检索算法能提高检索效率.