多约束条件下行程推荐算法的研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 本文的研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的贡献 | 第13页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 相关工作 | 第15-25页 |
| 2.1 推荐算法 | 第15-20页 |
| 2.1.1 协同过滤 | 第15-16页 |
| 2.1.2 POI推荐 | 第16-17页 |
| 2.1.3 路径规划 | 第17-18页 |
| 2.1.4 最优路径推荐 | 第18-20页 |
| 2.1.5 行程推荐 | 第20页 |
| 2.2 旅行商问题 | 第20-24页 |
| 2.2.1 TSP的数学模型 | 第21-22页 |
| 2.2.2 广义旅行商问题 | 第22-23页 |
| 2.2.3 进化算法 | 第23-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 带有时间约束的行程推荐算法 | 第25-47页 |
| 3.1 问题的定义 | 第25-29页 |
| 3.1.1 相关概念定义 | 第25-29页 |
| 3.1.2 与GTSP的等价性 | 第29页 |
| 3.2 朴素算法及其改进 | 第29-33页 |
| 3.2.1 朴素算法 | 第29-32页 |
| 3.2.2 朴素算法的改进 | 第32-33页 |
| 3.3 基于遗传算法的行程推荐算法 | 第33-41页 |
| 3.3.1 算法的总体流程 | 第34页 |
| 3.3.2 有效行程的创建 | 第34-38页 |
| 3.3.3 活动插入策略 | 第38-40页 |
| 3.3.4 多目标排序 | 第40-41页 |
| 3.4 实验 | 第41-45页 |
| 3.4.1 实验环境和数据集 | 第41页 |
| 3.4.2 用户参数的选择 | 第41-42页 |
| 3.4.3 NA与ONA对比 | 第42-43页 |
| 3.4.4 对SRBGA的实验结果 | 第43-45页 |
| 3.5 本章小节 | 第45-47页 |
| 第4章 多约束条件下的行程推荐算法 | 第47-65页 |
| 4.1 活动的时空约束 | 第47-57页 |
| 4.1.1 时间约束性活动 | 第47-52页 |
| 4.1.2 地点约束性活动 | 第52-54页 |
| 4.1.3 完全约束性活动 | 第54-55页 |
| 4.1.4 混合类型的约束性活动 | 第55-57页 |
| 4.2 活动的顺序约束 | 第57-62页 |
| 4.2.1 问题的定义 | 第57-58页 |
| 4.2.2 反序搜索策略 | 第58-62页 |
| 4.2.3 实验 | 第62页 |
| 4.3 本章小节 | 第62-65页 |
| 第5章 结论 | 第65-67页 |
| 5.1 本文总结 | 第65页 |
| 5.2 工作展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
