| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| ·研究背景、目的及意义 | 第11-12页 |
| ·关键问题及挑战 | 第12-14页 |
| ·旅游行程推荐系统 | 第12页 |
| ·旅游推荐框架及问题分析 | 第12-14页 |
| ·研究内容及创新点 | 第14-15页 |
| ·主要研究内容 | 第14页 |
| ·主要创新点 | 第14-15页 |
| ·本文组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 相关技术及基本理论概述 | 第16-31页 |
| ·相关技术 | 第16-24页 |
| ·数据挖掘技术 | 第16-18页 |
| ·基于位置的服务 | 第18-21页 |
| ·GPS轨迹挖掘技术 | 第21-23页 |
| ·兴趣点推荐 | 第23-24页 |
| ·研究现状 | 第24-26页 |
| ·基于约束的旅游推荐系统 | 第24-25页 |
| ·基于用户生成数据的旅游推荐系统 | 第25-26页 |
| ·基于用户“Check-in”行为的多约束的个性化行程推荐系统 | 第26页 |
| ·贪心算法 | 第26-30页 |
| ·贪心算法概述 | 第26-27页 |
| ·贪心算法的特征 | 第27-28页 |
| ·贪心算法的应用 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 面向多属性的景点评分机制的建立 | 第31-42页 |
| ·景点信息数据的来源与分析 | 第31-32页 |
| ·相关评分公式的定义 | 第32-35页 |
| ·本文使用的一些概念和符号 | 第32-33页 |
| ·相关定义 | 第33-35页 |
| ·面向多约束的评分机制的建立 | 第35-41页 |
| ·基于景点用户评级的评分 | 第36-37页 |
| ·基于用户到景点的时间的评分 | 第37-38页 |
| ·基于景点开放时间的评分 | 第38-39页 |
| ·多约束的评分机制的建立 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于多约束多目标k-Greedy算法实现及路线设计 | 第42-49页 |
| ·系统框架的建立 | 第42-43页 |
| ·基于多约束多目标的K-Greedy算法提出及实现 | 第43-47页 |
| ·K-Greedy算法描述 | 第43-44页 |
| ·K-Greedy算法实现 | 第44-46页 |
| ·算法执行过程中的边界检查机制 | 第46-47页 |
| ·路线规划方法 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第49-59页 |
| ·实验设置 | 第49-50页 |
| ·推荐结果的多样性评估及重排序 | 第50-53页 |
| ·推荐结果的多样性评估 | 第50-51页 |
| ·程序运行实例 | 第51-52页 |
| ·r的取值和路径得分重排序 | 第52-53页 |
| ·不同的约束取值对结果的影响 | 第53-56页 |
| ·景点的数目对实验结果的影响 | 第53-54页 |
| ·旅行时间约束（CTT）对实验结果的影响 | 第54页 |
| ·预算约束（CB）对实验结果的影响 | 第54-55页 |
| ·旅行时间和预算约束条件对TPS评分的影响 | 第55-56页 |
| ·不同的参数取值（k,l）对实验结果的影响 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·工作总结 | 第59页 |
| ·工作展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 作者在学习期间取得的学术成果 | 第65页 |
