移动互联网中好友推荐机制的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 研究内容及意义 | 第11-12页 |
| 1.4 本文工作 | 第12-13页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第13页 |
| 1.6 本章小结 | 第13-14页 |
| 2 相关理论与技术 | 第14-27页 |
| 2.1 移动推荐系统概述 | 第14-17页 |
| 2.1.1 传统互联网推荐系统 | 第14-15页 |
| 2.1.2 移动互联网的特点 | 第15-16页 |
| 2.1.3 移动推荐系统 | 第16-17页 |
| 2.2 上下文推荐 | 第17-20页 |
| 2.2.1 上下文信息的概念 | 第17-18页 |
| 2.2.2 上下文信息建模 | 第18-20页 |
| 2.2.3 上下文信息的获取 | 第20页 |
| 2.3 社会化推荐 | 第20-23页 |
| 2.3.1 社交网络 | 第20-21页 |
| 2.3.2 社交网络与推荐系统 | 第21-23页 |
| 2.4 基于图的好友推荐算法 | 第23-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-27页 |
| 3 上下文感知的移动好友推荐方法 | 第27-40页 |
| 3.1 用户特征选取 | 第27页 |
| 3.2 时空上下文 | 第27-28页 |
| 3.3 移动社交强度 | 第28-30页 |
| 3.3.1 通信社交强度 | 第29页 |
| 3.3.2 位置社交强度 | 第29-30页 |
| 3.4 改进的基于图的推荐算法 | 第30-34页 |
| 3.4.1 算法描述 | 第30-33页 |
| 3.4.2 算法流程 | 第33-34页 |
| 3.4.3 复杂度分析 | 第34页 |
| 3.5 实验与分析 | 第34-39页 |
| 3.5.1 实验数据集 | 第34-35页 |
| 3.5.2 评价指标 | 第35页 |
| 3.5.3 参数选取 | 第35-37页 |
| 3.5.4 有效性验证 | 第37-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 基于兴趣的移动好友推荐方法 | 第40-52页 |
| 4.1 算法描述 | 第40-46页 |
| 4.1.1 用户标签层 | 第41-42页 |
| 4.1.2 关注网层 | 第42-44页 |
| 4.1.3 微博内容层 | 第44-45页 |
| 4.1.4 兴趣相似度 | 第45-46页 |
| 4.2 算法实现 | 第46-51页 |
| 4.2.1 系统概述 | 第46页 |
| 4.2.2 系统设计 | 第46-48页 |
| 4.2.3 系统实现 | 第48-51页 |
| 4.3 本章小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
