摘要：现有基于无线局域网(WLAN)的定位方法能为用户提供相对精确的室内位置信息,但不能有效挖掘并利用用户移动轨迹隐藏的信息。为此,提出一种基于室内用户移动轨迹聚类的推荐算法,结合WLAN定位技术从用户移动轨迹中提取停留点,使用DBSCAN算法对停留点进行聚类分析,发现用户兴趣点并提取特性,采用决策树算法对用户进行分类,从而实现用户个性化推荐服务。基于微信平台设计并实现的室内兴趣点推荐系统验证了该算法的有效性,可为用户提供基于内容的商品推荐与个性化店铺推荐服务。

摘要：随着WLAN在室内环境的日益普及,基于现代的移动设备可以方便实时地获取各种有价值的WLAN数据,这对我们识别个体日常生活中的多样化行为提供了前所未有的机会。近年来,用户的兴趣点与行为模式挖掘等领域日益引起各界的广泛关注,设计了一套基于室内定位的推荐系统,基于用户的历史访问记录,实现从过载的信息中识别出用户感兴趣的内容。现有的位置服务通常只针对用户的室外位置数据,缺乏对室内数据的挖掘分析,忽略了室内位置数据中蕴含的大量语义信息。利用室内定位技术获取用户在商场中的活动轨迹,根据用户去过的店铺和浏览过的商品等历史信息,估算用户的兴趣爱好并进而向用户个性化地推荐感兴趣的商品,基于以上思路设计实现了一套基于室内定位和微信平台的个性化商品推荐系统。

摘要：对自主研发的可调节弹簧和阻尼装置的层状剪切模型箱进行改进,并进行了试验验证。其整体改进思路是:用平面直线滚针排取代滚珠,提高其层状剪切模型箱剪切变形的能力;在非主振方向添加竖向弹簧,优化其动力边界条件。试验和分析结果表明:相比于原始工况,改进后的层状剪切模型箱可以产生较大相对位移,起到了很好的模拟剪切大变形的效果;左右竖向弹簧的补充增大了模型箱位移的连贯性,使之更加接近真实土体变形反应。