移动社交网络中上下文感知推荐机制的研究与设计
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 1 绪论 | 第12-17页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·当前研究现状 | 第13-14页 |
| ·目的和意义 | 第14-15页 |
| ·研究内容和主要工作 | 第15页 |
| ·论文结构和安排 | 第15-17页 |
| 2 研究基础与相关概念 | 第17-25页 |
| ·移动社交网络 | 第17-20页 |
| ·社交网络 | 第17-18页 |
| ·移动社交网络 | 第18-20页 |
| ·个性化推荐技术 | 第20-22页 |
| ·基于内容的过滤 | 第20-21页 |
| ·基于协同过滤 | 第21-22页 |
| ·混合式过滤 | 第22页 |
| ·上下文感知推荐系统 | 第22-24页 |
| ·上下文 | 第23页 |
| ·上下文感知计算 | 第23-24页 |
| ·上下文感知推荐生成技术 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3 移动社交网络上下文感知推荐模型 | 第25-37页 |
| ·模型整体框架结构与描述 | 第25-30页 |
| ·原始数据感知与采集模块 | 第27-28页 |
| ·数据预处理模块 | 第28-29页 |
| ·上下文感知推荐生成模块 | 第29页 |
| ·评价与自适应改进模块 | 第29页 |
| ·数据存储模块 | 第29-30页 |
| ·隐私与安全模块 | 第30页 |
| ·基于Ptolemy Ⅱ的模型描述 | 第30-36页 |
| ·Ptolemy Ⅱ建模环境 | 第31页 |
| ·上下文信息建模 | 第31-32页 |
| ·模型的层次化 | 第32-33页 |
| ·模型的细化 | 第33-35页 |
| ·对FSM状态的精化 | 第35页 |
| ·Ptolemy Ⅱ对移动环境的支持 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 4 信任增强的上下文感知推荐机制 | 第37-55页 |
| ·信任增强的上下文感知推荐机制的设计 | 第37-40页 |
| ·传统上下文感知推荐过程 | 第38-39页 |
| ·信任增强的上下文感知推荐生成流程 | 第39-40页 |
| ·移动社交网络用户模型 | 第40-43页 |
| ·用户关系模型 | 第41-42页 |
| ·用户兴趣模型 | 第42-43页 |
| ·信任增强的复合相似度计算 | 第43-54页 |
| ·关系生成的信任度 | 第43-46页 |
| ·上下文相似度 | 第46-48页 |
| ·兴趣相似度 | 第48-49页 |
| ·相似度复合方法 | 第49-53页 |
| ·算法实现与性能分析 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 5 移动社交网络兴趣点发现系统设计与实现 | 第55-63页 |
| ·系统总体设计 | 第55-57页 |
| ·开发环境 | 第55-56页 |
| ·系统框架设计 | 第56页 |
| ·系统功能 | 第56-57页 |
| ·系统核心模块实现 | 第57-59页 |
| ·移动客户端模块 | 第57-58页 |
| ·服务端模块 | 第58-59页 |
| ·系统测试 | 第59-62页 |
| ·移动客户端功能测试 | 第59-60页 |
| ·服务器端压力测试 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 6 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·总结 | 第63页 |
| ·未来工作展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 作者简历 | 第67-69页 |
| 学位论文数据集 | 第69页 |
