基于用户签到轨迹的推荐系统的研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第13页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 推荐系统的相关算法与技术 | 第15-30页 |
| 2.1 推荐系统算法 | 第15-22页 |
| 2.1.1 基于人口统计学的推荐 | 第16-17页 |
| 2.1.2 基于内容的推荐 | 第17页 |
| 2.1.3 协同过滤推荐 | 第17-21页 |
| 2.1.4 混合推荐算法 | 第21-22页 |
| 2.2 基于位置推荐的相关技术 | 第22-25页 |
| 2.2.1 基于位置的推荐系统的基本框架 | 第22-23页 |
| 2.2.2 基于位置的推荐系统分类 | 第23-25页 |
| 2.3 轨迹相似度的算法研究 | 第25-29页 |
| 2.3.1 传统轨迹相似度 | 第25-27页 |
| 2.3.2 语义轨迹相似度 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于用户签到轨迹的推荐算法 | 第30-51页 |
| 3.1 基于用户签到轨迹的推荐算法的研究场景 | 第30-31页 |
| 3.2 基于用户签到轨迹的推荐系统建模 | 第31-43页 |
| 3.2.1 原始轨迹数据采集与预处理 | 第33-35页 |
| 3.2.2 位置信息语义提取 | 第35-40页 |
| 3.2.3 语义轨迹相似度计算 | 第40-42页 |
| 3.2.4 好友和位置推荐算法 | 第42-43页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第43-50页 |
| 3.3.1 原始签到数据分析 | 第43-44页 |
| 3.3.2 参数选择 | 第44-46页 |
| 3.3.3 推荐算法性能评估 | 第46-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 基于用户签到轨迹推荐系统的设计与实现 | 第51-68页 |
| 4.1 推荐系统的需求分析 | 第51-52页 |
| 4.2 推荐系统架构 | 第52-59页 |
| 4.2.1 系统架构设计 | 第52-53页 |
| 4.2.2 系统执行流程 | 第53-54页 |
| 4.2.3 系统页面设计 | 第54-58页 |
| 4.2.4 数据库设计 | 第58-59页 |
| 4.3 系统实现 | 第59-65页 |
| 4.3.1 系统开发环境 | 第59-60页 |
| 4.3.2 用户业务模块实现 | 第60页 |
| 4.3.3 数据预处理模块实现 | 第60-61页 |
| 4.3.4 推荐引擎模块实现 | 第61-64页 |
| 4.3.5 用户反馈模块 | 第64-65页 |
| 4.4 系统测试 | 第65-67页 |
| 4.4.1 系统功能测试 | 第65页 |
| 4.4.2 系统性能测试 | 第65-67页 |
| 4.5 本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 总结和展望 | 第68-70页 |
| 5.1 论文工作成果总结 | 第68-69页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
