基于通信数据的上下文移动用户偏好动态获取方法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-23页 |
| ·研究背景及意义 | 第15-17页 |
| ·研究内容 | 第17-20页 |
| ·章节安排 | 第20-23页 |
| 第二章 上下文移动用户偏好动态获取方法综述 | 第23-35页 |
| ·研究背景 | 第23-24页 |
| ·上下文移动用户偏好表示方法 | 第24-25页 |
| ·上下文移动用户偏好动态获取方法 | 第25-28页 |
| ·常用的上下文移动用户偏好动态获取方法 | 第25-27页 |
| ·上下文移动用户偏好动态获取方法的应用 | 第27-28页 |
| ·上下文移动用户偏好的评价指标 | 第28-30页 |
| ·平均绝对误差MAE | 第28-29页 |
| ·准确率和召回率 | 第29页 |
| ·F指标 | 第29页 |
| ·响应时间 | 第29页 |
| ·其他评价指标 | 第29-30页 |
| ·上下文移动用户偏好动态获取技术的难点 | 第30-31页 |
| ·本文研究内容 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第三章 基于通信数据的移动用户信任度计算方法 | 第35-53页 |
| ·研究背景 | 第35页 |
| ·相关工作 | 第35-36页 |
| ·信任度计算 | 第36-46页 |
| ·基于上下文移动用户行为的信任度计算 | 第37-40页 |
| ·移动通信网络的划分 | 第40-43页 |
| ·基于社会影响力的信任度计算 | 第43-45页 |
| ·基于上下文移动用户偏好相似性的信任度计算 | 第45-46页 |
| ·实验与分析 | 第46-52页 |
| ·数据集 | 第46-47页 |
| ·评价指标 | 第47页 |
| ·实验步骤 | 第47-49页 |
| ·实验结果及分析 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 一种上下文移动用户偏好自适应学习方法 | 第53-77页 |
| ·研究背景 | 第53-54页 |
| ·相关工作 | 第54-55页 |
| ·增量上下文最小二乘支持向量机的引入 | 第55-58页 |
| ·上下文移动用户偏好表示 | 第55-56页 |
| ·增量上下文最小二乘支持向量机 | 第56-58页 |
| ·上下文移动用户偏好学习方法 | 第58-69页 |
| ·上下文移动用户行为变化检测方法 | 第58-64页 |
| ·上下文移动用户偏好修正方法 | 第64-69页 |
| ·实验与分析 | 第69-76页 |
| ·实验数据 | 第69-70页 |
| ·基准对比方法 | 第70页 |
| ·实验步骤 | 第70-71页 |
| ·实验结果及分析 | 第71-76页 |
| ·本章小结 | 第76-77页 |
| 第五章 基于时间戳的上下文移动用户偏好预测方法 | 第77-93页 |
| ·研究背景 | 第77页 |
| ·相关工作 | 第77-78页 |
| ·向网络的构建 | 第78-79页 |
| ·基于时间戳的上下文移动用户偏好预测 | 第79-84页 |
| ·移动用户偏好的过滤 | 第79-80页 |
| ·选取近似邻居 | 第80-81页 |
| ·移动网络服务的过滤 | 第81-83页 |
| ·上下文移动用户偏好预测 | 第83-84页 |
| ·实验与分析 | 第84-91页 |
| ·实验数据 | 第84页 |
| ·实验步骤 | 第84-86页 |
| ·实验结果及分析 | 第86-91页 |
| ·本章小结 | 第91-93页 |
| 第六章 一种上下文移动用户偏好在线获取方法 | 第93-107页 |
| ·研究背景 | 第93页 |
| ·滑动窗口 | 第93-94页 |
| ·基于滑动窗口的上下文移动用户偏好获取方法 | 第94-100页 |
| ·获取已使用的移动网络服务的偏好 | 第95-98页 |
| ·获取未使用的移动网络服务的偏好 | 第98-100页 |
| ·实验和分析 | 第100-105页 |
| ·实验步骤 | 第100-101页 |
| ·实验结果及分析 | 第101-105页 |
| ·本章小结 | 第105-107页 |
| 第七章 总结与展望 | 第107-111页 |
| ·总结 | 第107-108页 |
| ·展望 | 第108-111页 |
| 参考文献 | 第111-123页 |
| 致谢 | 第123-125页 |
| 攻读博士期间发表的学术论文 | 第125页 |
