移动用户情境感知及其应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·研究内容 | 第10页 |
| ·论文结构安排 | 第10-12页 |
| 第2章 相关技术介绍 | 第12-18页 |
| ·移动用户行为识别方法概述 | 第12-14页 |
| ·隐式马尔科夫模型 | 第12-13页 |
| ·贝叶斯网络 | 第13页 |
| ·支持向量机 | 第13页 |
| ·决策树 | 第13-14页 |
| ·神经网络 | 第14页 |
| ·查询扩展概述 | 第14-16页 |
| ·基于语料库的查询扩展 | 第14-15页 |
| ·基于用户信息的查询扩展 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-18页 |
| 第3章 基于神经网络极速学习机的行为识别算法 | 第18-34页 |
| ·神经网络极速学习机原理 | 第18-21页 |
| ·单隐层前馈神经网络(SLFN) | 第18-20页 |
| ·BP(Back Propagation) | 第20页 |
| ·极速学习机(ELM) | 第20-21页 |
| ·算法概述 | 第21-23页 |
| ·特征提取 | 第23-24页 |
| ·加速度预处理 | 第23页 |
| ·特征提取 | 第23-24页 |
| ·基于多属性融合的特征优选算法 | 第24-28页 |
| ·相关属性 | 第25-27页 |
| ·特征优选 | 第27-28页 |
| ·分类模型训练 | 第28-29页 |
| ·实验 | 第29-32页 |
| ·实验工具 | 第29-30页 |
| ·实验数据 | 第30页 |
| ·实验结果 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第4章 基于用户情境的查询扩展 | 第34-46页 |
| ·专家系统概述 | 第34-35页 |
| ·基于用户情境的查询扩展算法 | 第35-41页 |
| ·预处理 | 第35-37页 |
| ·查询扩展 | 第37-38页 |
| ·扩展词筛选 | 第38-39页 |
| ·算法基本工作流程 | 第39-41页 |
| ·实验 | 第41-44页 |
| ·实验平台介绍 | 第41-43页 |
| ·实验数据 | 第43页 |
| ·实验结果 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第5章 总结与展望 | 第46-48页 |
| ·总结 | 第46页 |
| ·展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
