| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 推荐算法国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 传统的推荐系统 | 第12-13页 |
| 1.2.2 基于位置的社交网络的推荐研究 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 相关理论与方法介绍 | 第16-25页 |
| 2.1 基于位置的社交网络的发展 | 第16-17页 |
| 2.2 传统的推荐算法介绍 | 第17-19页 |
| 2.2.1 基于内容的推荐 | 第17-18页 |
| 2.2.2 基于协同过滤的推荐 | 第18-19页 |
| 2.2.3 组合推荐 | 第19页 |
| 2.3 基于位置的社交网络的推荐方法 | 第19-22页 |
| 2.3.1 基于位置的社交网络的层次以及层次关系 | 第20-21页 |
| 2.3.2 基于位置的社交网络中基于社交网络的方法 | 第21页 |
| 2.3.3 基于位置的社交网络中基于地理信息的方法 | 第21-22页 |
| 2.3.4 基于位置的社交网络中基于多源信息的方法 | 第22页 |
| 2.4 其他的相关概念 | 第22-24页 |
| 2.4.1 相似度的度量方法 | 第22-24页 |
| 2.4.2 矩阵分解技术 | 第24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于位置的社交网络中基于区域活跃用户的推荐 | 第25-37页 |
| 3.1 区域活跃用户研究背景 | 第25-26页 |
| 3.2 区域活跃用户 | 第26-27页 |
| 3.3 区域活跃用户的度量 | 第27-28页 |
| 3.4 基于区域活跃用户的地点推荐算法过程 | 第28-32页 |
| 3.5 基于区域活跃用户的好友推荐 | 第32-34页 |
| 3.5.1 新用户的好友推荐方法 | 第32-33页 |
| 3.5.2 老用户的好友推荐方法 | 第33-34页 |
| 3.6 实验 | 第34-36页 |
| 3.7 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于位置的社交网络中其他推荐模型的研究 | 第37-48页 |
| 4.1 位置流行度模型 | 第37-38页 |
| 4.2 好友影响力模型 | 第38-40页 |
| 4.3 混合模型 | 第40-41页 |
| 4.4 实验及实验结果分析 | 第41-47页 |
| 4.4.1 实验环境 | 第41-42页 |
| 4.4.2 实验使用数据集说明 | 第42-43页 |
| 4.4.3 实验评测指标 | 第43-45页 |
| 4.4.4 实验结果展示与分析 | 第45-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第48-49页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
