南平市网站建设_网站建设公司_企业官网_seo优化

课题名称

指导教师

课题类型

课题来源

学生姓名

学 号

专业班级

写全称，如：计算机科学与技术（专升本）22-1

课题背景和立题依据

1、课题背景

随着信息技术的飞速发展和移动互联网的普及，博物馆作为文化传承与知识传播的重要载体，其服务方式和展示手段正逐步向数字化、智能化方向转变。传统的博物馆参观模式受限于时间和空间，难以满足广大公众日益增长的文化需求。微信小程序作为一种轻量级的应用形态，凭借其即用即走、无需下载安装的特点，成为连接博物馆与公众的新桥梁。通过微信小程序，用户可以随时随地进行博物馆信息的查询、展览的浏览、文物的互动学习，极大地提升了博物馆的可达性和互动性。

2、立题依据

现代公众对文化消费的需求日益多样化和个性化，希望通过便捷的方式获取丰富的博物馆资源和深度互动体验。微信小程序能够提供即时、便捷的服务，满足用户随时随地进行文化学习的需求。博物馆正加速推进数字化转型，通过数字化手段丰富展览内容、提升服务质量。微信小程序作为数字博物馆建设的重要组成部分，能够实现线上线下融合，拓宽博物馆的服务范围。SpringBoot、Vue等前后端框架的成熟应用，以及Hive等大数据处理技术的普及，为开发高效、稳定、可扩展的微信小程序提供了技术支持。这些技术能够确保系统的性能稳定、数据安全，并支持大量用户并发访问。

国内外研究现状、查阅的主要文献

1、国内研究现状

自微信小程序推出以来，其在博物馆领域的应用迅速扩展。许多知名博物馆，如故宫博物院等，已经开发了功能丰富的微信小程序，涵盖门票预约、导览讲解、文创产品销售等多个方面。这些小程序不仅提升了博物馆的参观体验，还促进了文化遗产的数字化传播。国内学者和博物馆开始探索将智能问答系统应用于博物馆微信小程序中，以提供更加个性化、便捷的服务。例如，通过自然语言处理技术，智能问答系统可以理解参观者的提问，并自动提供相关的展览信息、文物介绍等。一些博物馆还尝试将智能问答系统与AR/VR技术相结合，为参观者提供更加沉浸式的体验。国内的研究往往与实践紧密结合，许多博物馆在开发微信小程序时，都会考虑到智能问答系统的集成。同时，学术界也在不断探索智能问答系统的优化算法和技术实现，以提高系统的准确性和效率。

2、国外研究现状

国外博物馆在在线服务方面起步较早，许多博物馆已经建立了完善的在线预约系统和虚拟展览平台。这些平台不仅提供了丰富的展览信息和文物介绍，还通过互动游戏、虚拟导览等方式吸引参观者的兴趣。

与国内类似，国外博物馆也开始将智能问答系统应用于在线服务中，以提供更加便捷、个性化的服务。大英博物馆、卢浮宫等国际知名博物馆已经实现了在线购票和预约服务，并通过智能问答系统为参观者提供实时的展览信息和文物介绍。这些系统通常基于自然语言处理和机器学习技术，能够准确理解参观者的提问，并提供准确的回答。国外在智能问答系统的技术创新方面更为活跃，不断尝试将新技术应用于博物馆服务中。例如，利用深度学习技术提高智能问答系统的准确性和效率；利用多模态融合技术实现文本、图像、语音等多种信息的理解和交互。

这些技术创新为博物馆智能问答系统的发展提供了新的动力和可能性。

3、参考文献：

[1]辛力.Web环境下私人博物馆管理系统设计需求与业务流程分析[J].科技风,2021(10):110-111.

[2]徐冰.博物馆文物保护装备管理系统设计探究[J].中国民族博览,2020(22):236-238.

[3]杨超,李兰.博物馆数字资产管理系统中数据的管理——以中国国家博物馆为例[J].博物馆管理,2020(04):18-25.

[4]唐铭,詹建,许瑛，党睿.博物馆藏品风险动态管理系统构建探讨[J].博物馆管理,2020(02):20-28.

[5]任丽红,赵丽芳.B/S模式下博物馆馆藏数据库管理系统设计[J].现代电子技术,2023,42(15):157-159+164.

[6]毕然. 博物馆藏品信息管理系统的设计[C]//湖南省博物馆学会.博物馆学文集.13.湖南人民出版社,2022:171-178.

[7]罗继尧. 博物馆藏品档案管理系统设计与实现[D].哈尔滨工业大学,2022.

[8]胡玥明,王书瑞,李博.基于物联网GIS技术的博物馆藏品管理系统设计与实现[J].自动化技术与应用,2024,43(02):165-168.

[9]Santucci L V ,Tweet S J ,Visaggi C , et al.The National Park System fossil record: Uncovering significant new paleontological discoveries through inventory, monitoring, research, and museum curation[J].Parks Stewardship Forum,2024,40(1):27-38.

[10]Carlos P H L D ,P. P S I ,Carmen M J , et al.Museum communication management in digital ecosystems. Impact of COVID-19 on digital strategy[J].Museum Management and Curatorship,2023,38(5):548-570.

主要研究内容及拟解决的关键问题（或技术）

1、主要研究内容

微信小程序前端设计与实现：使用Vue框架开发微信小程序的前端界面，包括登录界面、个人中心、展厅浏览、文物古迹、在线论坛、留言反馈、公告资讯、文创产品、热门推荐、知识问答、文物宣传及购票流程等模块。实现用户界面的交互逻辑，确保用户能够流畅地浏览和使用各项功能。

SpringBoot后端服务设计与实现：搭建SpringBoot后端服务，处理前端请求，实现用户注册、登录验证、个人信息管理、展厅信息管理、文物分类管理、文物古迹管理、文创购买管理、热门推荐管理、知识问答管理、文物宣传管理、售票管理及管理员功能等。设计合理的API接口，确保前后端数据交互的高效性和安全性。

Hive数据仓库设计与实现：使用Hive构建数据仓库，存储用户信息、展厅信息、文物信息、文创产品信息、留言反馈、公告资讯等大量数据。设计高效的数据存储和查询策略，支持快速的数据检索和分析。

智能问答系统设计与实现：基于自然语言处理技术，设计并实现智能问答系统，能够准确理解用户提问，并提供相关的展览信息、文物介绍等。集成到微信小程序中，为用户提供便捷的查询服务。

2、拟解决的关键问题（或技术）

前后端数据交互的高效性和安全性：设计合理的API接口和数据传输格式，确保前后端数据交互的高效性。采用HTTPS协议、数据加密、签名验证等技术手段，确保数据传输的安全性。

大数据存储与查询性能优化：针对Hive数据仓库，设计合理的表结构和分区策略，提高数据查询性能。利用Hive的索引、优化查询语句等技术手段，进一步优化查询性能。

智能问答系统的准确性与实时性：采用先进的自然语言处理技术，提高智能问答系统的准确性。优化系统架构和算法，确保智能问答系统的实时响应能力。

用户体验优化：优化微信小程序的用户界面和交互逻辑，提高用户体验。根据用户反馈和数据分析，持续改进系统功能和性能。

设计方案及思路

系统架构设计：采用前后端分离的设计模式，前端使用Vue框架开发微信小程序，后端使用SpringBoot框架搭建服务。数据存储采用Hive数据仓库，支持大数据存储和查询。智能问答系统作为独立模块，集成到微信小程序中。

功能模块设计：根据用户需求，设计并实现登录界面、个人中心、展厅浏览、文物古迹、在线论坛、留言反馈、公告资讯、文创产品、热门推荐、知识问答、文物宣传及购票流程等模块。根据工作人员和管理员需求，设计并实现相应的后台管理功能。

数据库设计：根据系统功能模块和数据存储需求，设计合理的数据库表结构和关系。采用Hive数据仓库存储大量数据，设计合理的分区和索引策略。

智能问答系统设计：采用自然语言处理技术，设计并实现智能问答系统的算法和模型。集成到微信小程序中，提供便捷的查询服务。不断优化算法和模型，提高智能问答系统的准确性和实时性。

系统测试与优化：对系统进行全面的功能测试和性能测试，确保系统的稳定性和可靠性。根据测试结果，对系统进行优化和改进，提高系统的性能和用户体验。

进度安排及预期目标

起止时间

主要内容

预期目标

2025.1.1-2025.1.31

技术学习与课题调研

掌握SpringBoot、Vue、Hive技术；明确系统需求

2025.2.1-2025.2.28

后端服务开发（用户、展厅、文物管理）

实现用户注册登录、展厅与文物信息管理功能

2025.3.1-2025.3.31

前端界面开发（登录、展厅、文物展示）

完成前端用户界面设计与交互功能开发

2025.4.1-2025.4.30

功能集成与优化，初步测试

集成前后端功能，优化用户体验，完成初步测试

2025.5.1-2025.5.15

文创、热门推荐、知识问答模块开发

实现文创产品展示、热门推荐与知识问答功能

2025.5.16-2025.5.31

售票流程、后台管理、论文撰写准备

完成在线购票，后台管理功能，准备毕业论文

2025.6.1-2025.6.10

论文撰写与系统完善优化

撰写毕业论文，收集用户反馈，优化系统性能

2025.6.11-2025.6.20

提交论文答辩稿，第一次查重

提交答辩材料，完成第一次论文查重

2025.6.21-2025.6.30

毕业答辩准备与最终调整

准备答辩PPT与演讲稿，进行最终系统调整

2025.7.1

毕业答辩

完成答辩，展示系统成果与论文内容

2025.7.2-2025.7.10

提交最终论文与第二次查重

提交最终版论文，完成第二次查重，确保通过

指导教师意见：

签字：

年月日

学院审核意见：

签字：

年月日