基于时空数据的多约束地点推荐模型研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 时空数据的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 地点推荐的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容和论文组织 | 第15-17页 |
| 第二章 现有推荐算法和地点推荐模型 | 第17-27页 |
| 2.1 现有推荐算法比较分析 | 第17-22页 |
| 2.1.1 推荐问题定义 | 第17-18页 |
| 2.1.2 基于内容的推荐算法 | 第18-19页 |
| 2.1.3 基于协同过滤的推荐算法 | 第19-21页 |
| 2.1.4 提高应对各种问题能力的混合推荐算法 | 第21-22页 |
| 2.2 现有地点推荐模型比较分析 | 第22-26页 |
| 2.2.1 基于时空数据的地点推荐模型 | 第22-23页 |
| 2.2.2 基于知识规则的地点推荐模型 | 第23-24页 |
| 2.2.3 两种模型的比较分析 | 第24-25页 |
| 2.2.4 地点的表示方法 | 第25-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 多约束地点推荐问题和模型 | 第27-41页 |
| 3.1 地点推荐问题概述 | 第27页 |
| 3.2 地点推荐问题的特殊性 | 第27-33页 |
| 3.2.1 地点推荐问题中的多约束 | 第27-31页 |
| 3.2.1.1 目标约束 | 第28-29页 |
| 3.2.1.2 空间约束 | 第29-30页 |
| 3.2.1.3 交互式约束 | 第30页 |
| 3.2.1.4 约束之间的关系 | 第30-31页 |
| 3.2.2 地点推荐问题中的时空数据 | 第31-33页 |
| 3.2.2.1 签到数据 | 第31-32页 |
| 3.2.2.2 轨迹数据 | 第32-33页 |
| 3.2.2.3 地点数据 | 第33页 |
| 3.3 地点推荐算法的选择 | 第33-36页 |
| 3.3.1 冷启动和稀疏性问题的影响 | 第34-35页 |
| 3.3.2 用户地点偏好模型选择 | 第35-36页 |
| 3.4 地点推荐模型的提出 | 第36-40页 |
| 3.4.1 地点推荐模型的三个环节 | 第37-39页 |
| 3.4.1.1 准备环节 | 第37页 |
| 3.4.1.2 离线计算环节 | 第37页 |
| 3.4.1.3 在线推荐环节 | 第37-39页 |
| 3.4.2 地点推荐模型组成部分 | 第39-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 统一时空数据的用户地点偏好模型 | 第41-65页 |
| 4.1 时空数据的语义结构不一致问题 | 第41-42页 |
| 4.2 轨迹数据的语义丰富化过程 | 第42-54页 |
| 4.2.1 采样轨迹数据分析 | 第42-43页 |
| 4.2.2 两阶段慢速分段提取算法 | 第43-49页 |
| 4.2.2.1 初步分段阶段 | 第44-46页 |
| 4.2.2.2 分段重组阶段 | 第46-49页 |
| 4.2.3 停留段提取阶段 | 第49-52页 |
| 4.2.3.1 停留-移动语义模型和现有算法 | 第49-51页 |
| 4.2.3.2 停留段提取算法 | 第51-52页 |
| 4.2.4 核心点提取算法 | 第52-54页 |
| 4.3 基于分层地点语义结构的分类偏好文档 | 第54-58页 |
| 4.3.1 分层地点语义结构 | 第54-56页 |
| 4.3.2 分类偏好计算 | 第56-58页 |
| 4.4 基于地点网格的区域偏好文档 | 第58-60页 |
| 4.4.1 地点网格和构建算法 | 第58-60页 |
| 4.4.2 区域偏好计算 | 第60页 |
| 4.5 基于偏好文档的相似用户计算 | 第60-64页 |
| 4.5.1 基于分类偏好文档的相似用户计算 | 第61-63页 |
| 4.5.2 基于区域偏好文档的相似用户计算 | 第63页 |
| 4.5.3 融合分类偏好和区域偏好的相似用户计算 | 第63-64页 |
| 4.6 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 实验效果和性能评估 | 第65-74页 |
| 5.1 轨迹语义丰富化评估 | 第65-69页 |
| 5.1.1 实验数据集和评估方法 | 第65页 |
| 5.1.2 两阶段慢速段提取阶段评估 | 第65-67页 |
| 5.1.3 停留段提取阶段评估 | 第67-68页 |
| 5.1.4 核心点提取阶段评估 | 第68-69页 |
| 5.2 地点评分预测方法评估 | 第69-73页 |
| 5.2.1 实验数据集和评估方法 | 第69-70页 |
| 5.2.2 不同的相似用户计算方法 | 第70-71页 |
| 5.2.3 按用户划分的评分预测评估 | 第71-72页 |
| 5.2.4 按用户划分的评分预测评估 | 第72-73页 |
| 5.3 本章小结 | 第73-74页 |
| 总结与展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-82页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 附件 | 第84页 |
