| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文结构 | 第14-15页 |
| 第2章 基础知识 | 第15-21页 |
| 2.1 传统推荐方法的分类 | 第15-17页 |
| 2.1.1 基于内容的推荐 | 第15页 |
| 2.1.2 协同过滤推荐 | 第15-17页 |
| 2.1.3 混合推荐算法 | 第17页 |
| 2.2 空间文本数据查询算法 | 第17-18页 |
| 2.3 空间数据索引技术 | 第18-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 已知社交和文本的Top-k位置查询 | 第21-35页 |
| 3.1 引言 | 第21-22页 |
| 3.2 问题描述 | 第22-25页 |
| 3.3 基于SNIR-Tree的查询算法 | 第25-34页 |
| 3.3.1 SNIR-Tree | 第25-28页 |
| 3.3.2 裁剪方法 | 第28-30页 |
| 3.3.3 算法描述 | 第30-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 已知社交和文本的Top-k偏好查询 | 第35-47页 |
| 4.1 引言 | 第35页 |
| 4.2 问题描述 | 第35-38页 |
| 4.3 查询算法 | 第38-46页 |
| 4.3.1 基本算法 | 第38-39页 |
| 4.3.2 2-路终止条件 | 第39-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第47-53页 |
| 5.1 实验环境设置 | 第47-48页 |
| 5.2 已知社交和文本的Top-k位置查询实验结果与分析 | 第48-49页 |
| 5.2.1 调节参数影响 | 第48-49页 |
| 5.2.2 k影响 | 第49页 |
| 5.3 已知社交和文本的Top-k偏好查询实验结果与分析 | 第49-52页 |
| 5.3.1 参数影响 | 第50-51页 |
| 5.3.2 k影响 | 第51-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |