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電子發(fā)燒友網(wǎng)>RF/無線>基于RFID技術(shù)和協(xié)同過濾技術(shù)的傳統(tǒng)超市購物應(yīng)用

基于RFID技術(shù)和協(xié)同過濾技術(shù)的傳統(tǒng)超市購物應(yīng)用

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每個(gè)商品都有RFID標(biāo)簽,實(shí)現(xiàn)RFID標(biāo)簽信息的讀取,寫入。得到當(dāng)前商品的信息。2.利用手機(jī)設(shè)定預(yù)購商品,同時(shí)同步到購物車上的嵌入式系統(tǒng),實(shí)時(shí)的查看自己要購買的商品。3.在系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)自動結(jié)算,避免排隊(duì)現(xiàn)象。4.自住打印出商品結(jié)算的小票。5.與超市后臺服務(wù)器連接,處理計(jì)算商品價(jià)格,同時(shí)把信息傳送到前臺。
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哪些問題阻礙了RFID的發(fā)展?

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針對協(xié)同過濾推薦算法存在的噪聲數(shù)據(jù)問題,提出了用戶信息熵模型。用戶信息熵模型結(jié)合信息論中信息熵的概念,采用信息熵的大小衡量用戶信息的含量,利用用戶評分?jǐn)?shù)據(jù)得到用戶的信息熵,過濾信息熵低的用戶,從而
2017-12-12 15:50:070

基于用戶興趣的改進(jìn)型協(xié)同過濾算法

協(xié)同過濾算法可以根據(jù)用戶的歷史行為記錄去預(yù)測其可能喜歡的物品,是現(xiàn)在業(yè)界應(yīng)用極為廣泛的推薦算法。但傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法并沒有考慮到用戶興趣的概念漂移,在一些基于時(shí)間的協(xié)同過濾算法中對推薦時(shí)效性的考慮
2017-12-13 15:52:030

基于改進(jìn)型啟發(fā)式相似度模型的協(xié)同過濾推薦方法

為提高協(xié)同過濾推薦方法的準(zhǔn)確性和有效性,提出一種基于改進(jìn)型啟發(fā)式相似度模型的協(xié)同過濾推薦方法PSJ。該方法考慮了用戶評分差值、用戶全局評分偏好和用戶共同評分物品數(shù)三個(gè)因素。PSJ方法
2017-12-14 16:01:120

優(yōu)化的協(xié)同過濾推薦算法

基于最近鄰的協(xié)同過濾算法是個(gè)性化推薦中應(yīng)用的最為成功的算法,然而在普通網(wǎng)絡(luò)中,用戶身份興趣等信息缺乏可靠性,導(dǎo)致該算法推薦不夠精確。社會網(wǎng)絡(luò)是彼此擁有足夠的感情后建立起來的一種人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò),它的出現(xiàn)
2017-12-19 14:54:410

分布式協(xié)同過濾推薦算法

針對原始的基于用戶( User-based)或基于評分項(xiàng)目(Item-based)的協(xié)同過濾推薦算法(CFR)大多采用硬分類式聚類,且具有數(shù)據(jù)稀疏性和可擴(kuò)展性的問題,提出一種基于灰色關(guān)聯(lián)分析的分布式
2017-12-20 10:12:510

基于用戶偏好的協(xié)同過濾算法

針對傳統(tǒng)協(xié)同過濾推薦算法僅通過使用用戶評分?jǐn)?shù)據(jù)計(jì)算用戶相似度以至于推薦精度不高的問題,提出一種改進(jìn)的協(xié)同過濾推薦算法。首先,以用戶評分的平均值作為分界點(diǎn)得出用戶間的評分差異度,并將其作為權(quán)重因子計(jì)算
2017-12-20 10:54:180

基于加權(quán)的Slope One協(xié)同過濾算法

針對slope one協(xié)同過濾算法中存在的數(shù)據(jù)稀疏性問題展開研究。提出一種基于余弦相似度加權(quán)的協(xié)同過濾算法(COSLOPE算法)。用加權(quán)slope one算法填充稀疏的評分矩陣后利用cosme算法
2017-12-20 14:31:360

基于內(nèi)容與協(xié)同過濾融合的方法進(jìn)行新聞推薦

針對基于內(nèi)容的新聞推薦方法中用戶興趣多樣性的缺乏問題和混合推薦方法存在的冷啟動問題,提出一種基于內(nèi)容與協(xié)同過濾融合的方法進(jìn)行新聞推薦。首先利用基于內(nèi)容的方法發(fā)現(xiàn)用戶既有興趣;再用內(nèi)容與行為的混合相似
2017-12-23 10:37:370

采用信任網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)的協(xié)同過濾算法

由于數(shù)據(jù)稀疏性問題的普遍存在,不僅傳統(tǒng)協(xié)同過濾系統(tǒng)中使用單一相似度進(jìn)行的推薦不具備較高的可信度,而且共同評分項(xiàng)過于稀疏也會導(dǎo)致其推薦性能大打折扣。針對以上問題,提出了一種采用信任網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)的協(xié)同過濾
2018-01-14 15:38:180

一種改進(jìn)的top-N協(xié)同過濾推薦算法

針對傳統(tǒng)的相似度計(jì)算方法僅依靠用戶評分信息矩陣來計(jì)算物品或用戶相似度,物品相似度的計(jì)算考慮了所有用戶的歷史反饋信息等問題,提出一種改進(jìn)的協(xié)同過濾推薦算法。以所有物品的度的平均值作為閡值,在用戶相似
2018-01-14 16:43:290

基于標(biāo)簽主題的協(xié)同過濾推薦算法研究

傳統(tǒng)基于標(biāo)簽的推薦算法僅考慮用戶的評分信息,導(dǎo)致推薦準(zhǔn)確度不高。為解決該問題,提出一種改進(jìn)的協(xié)同過濾推薦算法。對用戶一標(biāo)簽矩陣、資源一標(biāo)簽矩陣進(jìn)行潛在Dirichlet分布建模,發(fā)掘推薦系統(tǒng)中的潛在
2018-03-07 13:58:030

一種協(xié)同過濾推薦算法

協(xié)同過濾是至今應(yīng)用最廣泛的推薦技術(shù),已經(jīng)成功地應(yīng)用于電子商務(wù)、網(wǎng)上學(xué)習(xí)和新聞媒體等工業(yè)界領(lǐng)域,在學(xué)術(shù)界內(nèi)也一直受到大量學(xué)者關(guān)注。協(xié)同過濾推薦主要根據(jù)用戶對資源的歷史行為信息,尋找用戶或者資源的近鄰
2018-03-29 15:51:151

多層次混合的協(xié)同過濾推薦算法

針對傳統(tǒng)協(xié)同過濾推薦算法在數(shù)據(jù)稀疏的情況下存在的性能缺陷和相似性度量方法的不足,為了提高推薦精度,改進(jìn)原算法得到了一種基于多層次混合相似度的協(xié)同過濾推薦算法。該算法主要分為三個(gè)不同的層次:首先
2018-04-17 16:26:271

無人超市催生芯片需求,無人超市需要哪些技術(shù)?

一般來說,無人超市購物過程只要分為三步,首先是入場時(shí)攝像頭對消費(fèi)者進(jìn)行生物識別;其次是購物時(shí),無人超市采用RFID技術(shù)生成數(shù)字化訂單;最后,在離店時(shí),通過機(jī)器視覺、傳感器感應(yīng)和生物識別技術(shù)完成支付離店。
2018-05-28 16:05:258535

基于RFID射頻卡的超市購物結(jié)算系統(tǒng)項(xiàng)目開發(fā)

使用RF卡標(biāo)識超市商品,用戶進(jìn)入超市后使用手機(jī)掃描超市購物車上的二維碼(二維碼和車上的RF卡綁定在一起),掃描后手機(jī)終端把購物車上的信息發(fā)送給后臺,后臺在數(shù)據(jù)庫中完成用戶id和購物車id的綁定,在用
2018-11-24 09:09:421648

如何解決協(xié)同過濾算法的項(xiàng)目分類不準(zhǔn)確問題

為解決基于用戶部分特征協(xié)同過濾算法中出現(xiàn)的項(xiàng)目分類不準(zhǔn)確問題,本文提出了一種融合了近似項(xiàng)目的用戶部分特征協(xié)同過濾算法(AICF)。該算法通過融合項(xiàng)目標(biāo)簽數(shù)據(jù)和用戶評分?jǐn)?shù)據(jù)來計(jì)算項(xiàng)目綜合相似度,以獲取
2018-12-10 11:25:556

基于協(xié)同過濾算法的推薦

基于協(xié)同過濾算法的推薦(本實(shí)驗(yàn)選用數(shù)據(jù)為真實(shí)電商脫敏數(shù)據(jù),僅用于學(xué)習(xí),請勿商用)數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)經(jīng)典案例就是尿布與啤酒的例子。尿布與啤酒看似毫不相關(guān)的兩種產(chǎn)品,但是當(dāng)超市將兩種產(chǎn)品放到相鄰貨架銷售
2018-12-11 17:49:21261

如何使用AVR單片機(jī)進(jìn)行超市智能購物系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

較詳盡地介紹了基于AVR單片機(jī)的超市智能購物系統(tǒng)的軟硬件設(shè)計(jì)方案。系統(tǒng)以ATmega128 單片機(jī)為主控芯片,采用TT公司的CC2530芯片,通過ZigBee技術(shù)結(jié)合PC機(jī)的數(shù)據(jù)庫功能實(shí)現(xiàn)了超市智能
2019-04-29 08:00:001

如何使用標(biāo)簽權(quán)重進(jìn)行協(xié)同過濾推薦算法的資料說明

針對傳統(tǒng)協(xié)同過濾推薦 算法中由于相似度計(jì)算導(dǎo)致推薦精度不足的問題,提出一種基于標(biāo)簽權(quán)重相似度量方法的協(xié)同過濾推薦算法。首先,通過改進(jìn)當(dāng)前算法中標(biāo)簽權(quán)重的計(jì)算,并構(gòu)成用戶標(biāo)簽權(quán)重矩陣和物品-標(biāo)簽權(quán)重
2019-05-14 17:34:431

基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同過濾推薦算法研究論文

推薦系統(tǒng)中,但是其主要思想是利用DNNs對物品的文本描述、圖像的視覺特征等輔助信息進(jìn)行特征抽取后將其融入推薦模型中。而對于推薦系統(tǒng)中的關(guān)鍵問題——協(xié)同過濾(Collaborative
2019-11-21 16:39:513

RFID是怎樣成為無人超市的功臣的

RFID技術(shù)作為一項(xiàng)無線通訊非常適合投入新零售的概念之中,因此將RFID標(biāo)簽當(dāng)做無人超市背后的功臣亦無可厚非。
2020-01-31 17:35:00734

無人超市的背后離不開核心傳感器網(wǎng)關(guān)識別技術(shù)的支持

化”服 務(wù),其發(fā)展的關(guān)鍵基礎(chǔ)正是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的高效運(yùn)用。 無人超市之所以能實(shí)現(xiàn)如此簡單、快速、高效的購物體驗(yàn),背后離不開核心傳感器網(wǎng)關(guān)識別技術(shù)的支持,目前行業(yè)內(nèi)主流的識別技術(shù)有以下幾種: 技術(shù)一:RFID無線射頻識別通信技術(shù) RFID
2020-12-14 15:31:432318

基于SVDPP算法的新型協(xié)同過濾推薦算法

  為進(jìn)一步改善個(gè)性化推薦系統(tǒng)的推薦效果,通過使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法對 SVDPP算法進(jìn)行優(yōu)化,提出一種新的協(xié)同過濾推薦算法??紤]用戶評分的時(shí)間效應(yīng),將推薦問題轉(zhuǎn)化為馬爾科夫決策過程。在此基礎(chǔ)上,利用Q-
2021-03-09 17:20:0916

一種融合知識圖譜和協(xié)同過濾的混合推薦模型

針對現(xiàn)有協(xié)同過濾推薦算法可解釋性不高和基于內(nèi)容推薦信息提取困難、推薦效率低等問題,提岀一種融合知識圖譜和協(xié)同過濾的混合推薦模型,其由知識圖譜與深度學(xué)習(xí)結(jié)合模型RCKD和知識圖譜與協(xié)同過濾結(jié)合模型
2021-03-16 14:37:4310

針對協(xié)同過濾推薦算法的相似度計(jì)算方法

協(xié)同過濾推薦算法通過對用戶行為進(jìn)行相似度計(jì)算來實(shí)現(xiàn)目標(biāo)推薦,但傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法的相似度計(jì)算存在一定的失真性。針對該問題,依據(jù)越不流行的物品興趣分配權(quán)重越大的思想,提出逆流行度與共同興趣項(xiàng)的概念
2021-03-25 14:25:196

基于協(xié)同過濾推薦模型的評分函數(shù)研究綜述

協(xié)同過濾技術(shù)在現(xiàn)代推薦系統(tǒng)中得到了廣泛的應(yīng)用,其基本思想是相似的用戶會喜歡相似的物品。評分函數(shù)( ScoreFunction,SF)是協(xié)同過濾推薦模型的一個(gè)關(guān)鍵技術(shù),用于評估用戶對物品的喜妤程度
2021-04-08 10:40:577

一種融合多種類型上下文信息的協(xié)同過濾算法

隨著電子商務(wù)和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,數(shù)據(jù)信息呈爆炸式増長,協(xié)同過濾算法作為一種簡單而髙效的推薦算法,能在一定程度上有效地解決信息爆炸問題。但是傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法僅通過單一評分來挖掘相似用戶,推薦效果并不
2021-04-08 11:27:4310

基于顯式反饋的改進(jìn)協(xié)同過濾算法研究

和商品共性的能力。對此,學(xué)術(shù)界提出了不同的創(chuàng)新想法以改進(jìn)傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法,但大多數(shù)的改進(jìn)是基于協(xié)同過濾的垂直改進(jìn),如向算法加入分類、聚類、時(shí)間序列等機(jī)制,即對算法結(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn)而不對變量因素進(jìn)行改進(jìn),因此仍然無
2021-04-28 11:30:153

結(jié)合本體語義和用戶屬性的改進(jìn)協(xié)同過濾算法

傳統(tǒng)協(xié)同過濾推薦算法在處理海量數(shù)據(jù)時(shí)存在數(shù)據(jù)稀疏性和項(xiàng)目長尾效應(yīng),導(dǎo)致推薦精度較低。針對該問題,結(jié)合本體語義和用戶屬性,提出一種改進(jìn)的協(xié)同過濾算法。利用本體計(jì)算項(xiàng)目之間的語義相似度,構(gòu)建項(xiàng)目相似
2021-05-25 16:24:541

基于矩陣填充與PSO的多標(biāo)準(zhǔn)協(xié)同過濾算法

在多標(biāo)準(zhǔn)協(xié)同過濾中,存在稀疏性處理方法單一以及傳統(tǒng)粒子群優(yōu)化(PSO)算法早熟、易陷入局部最優(yōu)等問題。為此,基于矩陣瑱充及改進(jìn)PSO算法,提出一種多標(biāo)準(zhǔn)協(xié)同過濾模型。采用矩陣填充方法對稀疏數(shù)據(jù)的缺失
2021-05-26 15:19:365

基于改進(jìn)協(xié)同過濾算法的時(shí)間權(quán)重推薦

傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法存在數(shù)據(jù)稀疏、可擴(kuò)展性弱和用戶興趣度偏移等冋題,算法運(yùn)行效率和預(yù)測精度偏低。針對上述問題,提出一種改進(jìn)的 Mini batch K- Means時(shí)間權(quán)重推薦算法。采用
2021-06-03 16:28:0512

一種新型的自適應(yīng)混合協(xié)同過濾推薦算法

為解決協(xié)同過濾算法在處理數(shù)據(jù)量較大時(shí)存在推薦效率低的問題,提岀一種自適應(yīng)混合協(xié)同推薦算法。根據(jù)待推薦用戶活躍度和目標(biāo)物品新鮮度調(diào)節(jié)模型權(quán)重,基于張量分解計(jì)算物品間的相似度,通過短路徑枚舉疊加生成預(yù)測結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與CBCF算法相比,該算法推薦準(zhǔn)確率提高了28.6%。
2021-06-21 15:20:402

基于JAVA超市自助購物系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

一、設(shè)計(jì)需求基于RFID的自動識別技術(shù),通過無線射頻方式實(shí)時(shí)獲得磁卡對超市物品的電子標(biāo)簽進(jìn)行讀取,然后將數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)傳輸至服務(wù)器,在應(yīng)用層開發(fā)一個(gè)管理系統(tǒng),對超市物品信息、店內(nèi)消費(fèi)等各種行為進(jìn)行
2021-11-05 18:20:593

PyTorch教程21.6之用于個(gè)性化排名的神經(jīng)協(xié)同過濾

電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《PyTorch教程21.6之用于個(gè)性化排名的神經(jīng)協(xié)同過濾.pdf》資料免費(fèi)下載
2023-06-06 09:30:270

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