本文選題：空間環(huán)境建模 + 最短路徑規(guī)劃　； 參考：《合肥工業(yè)大學》2015年碩士論文

【摘要】：隨著國民經(jīng)濟的不斷發(fā)展,去大型超市購物已成為現(xiàn)代都市居民日常生活中不可缺少的一部分。大型超市里商品琳瑯滿目,消費者有了更多的選擇,也容易因為商品種類的繁多、空間布局的復雜而迷失在室內(nèi)。由此,在為消費者提供稱心如意的商品的同時,給予他們便捷的購物路線指導,已是提升消費者購物體驗的一種可行方法。本文旨在研究在大型超市內(nèi)進行導購路線的個性化推薦,包括室內(nèi)空間環(huán)境的建模、最短路線的規(guī)劃和最優(yōu)路線的設(shè)計三方面。在對超市的室內(nèi)布局做出分析后,結(jié)合商品的擺放特點,將可行走的過道部分離散化為若干個區(qū)域,建立用節(jié)點和無向邊分別表示可行走區(qū)域和兩個相鄰區(qū)域之間可行走路線的無向圖模型。在已知消費者的采購清單的條件下,根據(jù)商品的貨架位置將采購清單上的商品與具體的區(qū)域進行映射,最短路線規(guī)劃的目的是用遺傳算法優(yōu)化一條聯(lián)結(jié)超市入口、采購清單上的商品所在的貨架區(qū)域和結(jié)賬柜臺的最短路線。最優(yōu)路線的設(shè)計是在最短導購路線規(guī)劃的基礎(chǔ)上引入基于內(nèi)容的商品個性化推薦技術(shù)。首先根據(jù)商品的自然屬性、消費者的歷史購物記錄等數(shù)據(jù),采用關(guān)聯(lián)規(guī)則等挖掘方法在商品的小類維度上分別構(gòu)造商品模型和消費者模型,用余弦相似度度量方法計算消費者-商品興趣度矩陣,將消費者可能感興趣的商品加入到導購路線的規(guī)劃中,給消費者帶來意外的驚喜。通過在Matlab軟件上分別對最短和最優(yōu)的導購路線規(guī)劃進行實例分析,仿真結(jié)果顯示本文提出的方法簡單、穩(wěn)定、高效,能夠快速推薦出一條最佳的導購路線,供消費者行進參考。
[Abstract]:With the development of national economy, shopping in large supermarkets has become an indispensable part of the daily life of modern urban residents. Large supermarkets have a wide range of goods, consumers have more choices, but also easily because of the variety of goods, the complexity of the space layout and lost in the room. Therefore, it is a feasible method to improve the consumer's shopping experience by providing consumers with satisfactory goods and giving them convenient shopping route guidance at the same time. The purpose of this paper is to study the personalized recommendation of shopping guide routes in large supermarkets, including the modeling of indoor space environment, the planning of the shortest route and the design of the optimal route. After making an analysis of the interior layout of the supermarket, and combining the characteristics of the display of goods, the walkable aisle is discretized into several areas. An undirected graph model with nodes and undirected edges to represent walkable regions and walkable routes between two adjacent regions is established. Under the condition that the consumer's purchase list is known, the goods on the purchase list are mapped to the specific area according to the shelf location of the goods. The purpose of the shortest route planning is to optimize a connecting supermarket entrance with genetic algorithm. The shortest route to the shelf area and checkout counter where the goods on the purchase list are located. The design of the optimal route is to introduce the content-based personalized recommendation technology on the basis of the shortest guide route planning. Firstly, according to the natural attributes of commodities and the historical shopping records of consumers, we use association rules mining methods to construct commodity models and consumer models on the subclass dimension of commodities, respectively. This paper calculates the consumer-commodity interest matrix by using cosine similarity measure method, and adds the goods that consumers may be interested in to the planning of the purchase guide, which brings the consumers a pleasant surprise. Through the analysis of the shortest and optimal route planning on Matlab software, the simulation results show that the method proposed in this paper is simple, stable and efficient, and can quickly recommend the best purchase guide route for consumers' reference.
【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：F717.6;F252;TP18

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本文編號：1931769