基于众包UGC的交通用户分类推荐模型
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 课题研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 全文结构安排 | 第15-16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 模型相关技术介绍 | 第17-32页 |
| 2.1 众包UGC | 第17-19页 |
| 2.1.1 众包 | 第17页 |
| 2.1.2 UGC | 第17-18页 |
| 2.1.3 众包与UGC的结合 | 第18页 |
| 2.1.4 交通用户行为与众包UGC | 第18-19页 |
| 2.2 交通用户行为与属性 | 第19-21页 |
| 2.2.1 交通用户行为 | 第19页 |
| 2.2.2 交通用户属性 | 第19页 |
| 2.2.3 交通用户行为与属性的关系及属性量化 | 第19-21页 |
| 2.3 交通用户分类 | 第21-28页 |
| 2.3.1 基于信任度的分类 | 第21-24页 |
| 2.3.2 基于地理位置的分类 | 第24页 |
| 2.3.3 基于交通用户评论的分类 | 第24-28页 |
| 2.4 基于协同过滤的交通用户推荐 | 第28-31页 |
| 2.4.1 基于用户的推荐 | 第29页 |
| 2.4.2 基于项目的推荐 | 第29-30页 |
| 2.4.3 基于模型的推荐 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 交通信息平台的设计 | 第32-44页 |
| 3.1 平台地图模型 | 第32-35页 |
| 3.1.1 矢量地图的一般研究 | 第32-33页 |
| 3.1.2 笛卡儿坐标系 | 第33-34页 |
| 3.1.3 地图模型 | 第34-35页 |
| 3.2 常用最短路径算法研究 | 第35-40页 |
| 3.2.1 Dijkstra算法 | 第35-36页 |
| 3.2.2 其他常用算法 | 第36-37页 |
| 3.2.3 最短路径计算 | 第37-40页 |
| 3.3 模拟交通用户行为 | 第40页 |
| 3.3.1 模拟用户选择并按路线行驶 | 第40页 |
| 3.3.2 模拟用户发布评论及道路交通量化值 | 第40页 |
| 3.4 平台数据库设计 | 第40-43页 |
| 3.4.1 基本表 | 第40-42页 |
| 3.4.2 主要实体 | 第42页 |
| 3.4.3 实体间关系 | 第42-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 交通用户分类推荐模型的设计 | 第44-51页 |
| 4.1 交通用户的分类 | 第44-49页 |
| 4.1.1 基于用户信任度的分类原理 | 第44-47页 |
| 4.1.2 基于地理位置的分类原理 | 第47-48页 |
| 4.1.3 基于评论的分类 | 第48-49页 |
| 4.2 交通用户的推荐 | 第49-50页 |
| 4.2.1 协同过滤 | 第49页 |
| 4.2.2 用户的维度和相似度 | 第49-50页 |
| 4.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 平台与模型的仿真 | 第51-65页 |
| 5.1 交通平台的仿真 | 第51-55页 |
| 5.1.1 UGC发布人信息生成的仿真 | 第51页 |
| 5.1.2 交通事件发布的仿真 | 第51-53页 |
| 5.1.3 道路交通状况生成的仿真 | 第53页 |
| 5.1.4 道路交通信息生成的仿真 | 第53-55页 |
| 5.2 模型仿真 | 第55-64页 |
| 5.2.1 交通数据仿真 | 第55-59页 |
| 5.2.2 用户分类推荐仿真 | 第59-64页 |
| 5.3 本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 总结 | 第65页 |
| 6.2 展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第70页 |
