| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第10-25页 |
| 1.1 课题背景 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-22页 |
| 1.2.1 传统的推荐算法 | 第13-17页 |
| 1.2.2 地理影响增强的POI推荐算法 | 第17-20页 |
| 1.2.3 社交影响增强的POI推荐算法 | 第20-21页 |
| 1.2.4 时间影响增强的POI推荐算法 | 第21-22页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第22-23页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第23-25页 |
| 第2章 相关技术综述 | 第25-34页 |
| 2.1 协同过滤算法 | 第25-29页 |
| 2.1.1 基于用户的协同过滤算法 | 第25-28页 |
| 2.1.2 基于物品的协同过滤算法 | 第28-29页 |
| 2.2 地理因素影响增强建模 | 第29-31页 |
| 2.2.1 地理影响增强模型 | 第29-30页 |
| 2.2.2 地理影响增强建模的流程 | 第30-31页 |
| 2.3 时间因素影响增强建模 | 第31-33页 |
| 2.3.1 时间影响增强模型 | 第31-32页 |
| 2.3.2 时间影响增强建模的流程 | 第32-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 基于协同过滤的考虑时空因素的推荐模型 | 第34-50页 |
| 3.1 问题定义与本文算法整体框架 | 第34-37页 |
| 3.2 基于用户的协同过滤 | 第37-38页 |
| 3.3 地理影响探究 | 第38-42页 |
| 3.3.1 地理聚簇现象探究 | 第39-40页 |
| 3.3.2 概率公式推导 | 第40-41页 |
| 3.3.3 地理影响建模 | 第41-42页 |
| 3.4 基于协同过滤的地理影响增强建模 | 第42-43页 |
| 3.5 时间影响探究 | 第43-47页 |
| 3.5.1 基本的时间影响探究 | 第43-44页 |
| 3.5.2 改进的时间影响探究 | 第44-47页 |
| 3.6 基于协同过滤的时间影响增强建模 | 第47页 |
| 3.7 基于协同过滤的考虑时空因素的融合建模 | 第47-48页 |
| 3.8 本章小结 | 第48-50页 |
| 第4章 实验与分析 | 第50-68页 |
| 4.1 实验数据介绍 | 第50-53页 |
| 4.1.1 数据预处理 | 第50-51页 |
| 4.1.2 数据分析 | 第51-53页 |
| 4.2 实验设计 | 第53-59页 |
| 4.2.1 数据集划分 | 第53页 |
| 4.2.2 评估标准 | 第53-55页 |
| 4.2.3 参数训练 | 第55-59页 |
| 4.3 实验对比方案 | 第59-66页 |
| 4.3.1 本文算法与基本的协同过滤算法的比较 | 第59-61页 |
| 4.3.2 本文算法与只考虑两个因素的Fusion算法比较 | 第61-63页 |
| 4.3.3 本文算法与地理影响增强的推荐算法比较 | 第63-64页 |
| 4.3.4 本文算法与时间影响增强的推荐算法比较 | 第64-66页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第66-67页 |
| 4.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 第5章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 5.1 本文总结与主要贡献 | 第68-69页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74页 |