地理计算应用资源推荐技术研究
| 摘要 | 第1-11页 |
| ABSTRACT | 第11-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-20页 |
| ·研究背景和意义 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-17页 |
| ·论文的研究内容和组织结构 | 第17-20页 |
| ·研究内容 | 第17-18页 |
| ·组织结构 | 第18-20页 |
| 第二章 地理计算应用资源模型 | 第20-30页 |
| ·地理计算环境中的应用资源 | 第20-25页 |
| ·地理计算应用资源 | 第21-23页 |
| ·地理计算应用资源特征 | 第23-25页 |
| ·地理计算应用资源模型 | 第25-29页 |
| ·地理计算应用资源逻辑模型 | 第25-26页 |
| ·地理计算应用资源物理模型 | 第26-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于内容的地理计算应用资源推荐 | 第30-48页 |
| ·基于内容的推荐方法与相关工作 | 第30-31页 |
| ·基于内容的推荐方法概述 | 第30-31页 |
| ·相关工作 | 第31页 |
| ·问题描述 | 第31-37页 |
| ·地理计算应用资源特征提取 | 第32-33页 |
| ·地理计算应用资源推荐模型 | 第33-35页 |
| ·基于标签语义特征的相似性度量 | 第35-37页 |
| ·基于内容的地理计算应用资源推荐算法 | 第37-41页 |
| ·基于内容推荐算法 | 第37-39页 |
| ·基于内容的上下文感知推荐算法 | 第39-41页 |
| ·地理计算应用资源推荐效用评价指标 | 第41-43页 |
| ·实验 | 第43-46页 |
| ·实验条件 | 第43页 |
| ·实验结果与分析 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第四章 基于协同过滤的地理计算应用资源推荐 | 第48-61页 |
| ·协同过滤推荐算法分析 | 第48-52页 |
| ·协同过滤推荐算法概述 | 第48-51页 |
| ·与基于内容推荐算法的比较分析 | 第51-52页 |
| ·问题描述 | 第52页 |
| ·相似用户获取 | 第52-55页 |
| ·社会标签质量度量 | 第52-54页 |
| ·考虑地理特征的相似用户获取 | 第54-55页 |
| ·基于协同过滤的地理计算应用资源推荐算法 | 第55-57页 |
| ·推荐预测模型 | 第56页 |
| ·协同过滤推荐算法 | 第56-57页 |
| ·实验 | 第57-60页 |
| ·实验条件 | 第57页 |
| ·实验结果与分析 | 第57-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 地理计算应用资源推荐模块的实现 | 第61-69页 |
| ·高性能复杂地理计算平台 | 第61-62页 |
| ·高性能地理计算 | 第61页 |
| ·HiGIS 平台定位及特点 | 第61-62页 |
| ·HiGIS 平台的总体结构 | 第62-65页 |
| ·总体技术路线 | 第62-63页 |
| ·硬件系统总体结构 | 第63-64页 |
| ·软件系统总体结构 | 第64-65页 |
| ·地理计算应用资源推荐模块 | 第65-68页 |
| ·推荐模块的实现思路 | 第65页 |
| ·HiGIS 客户端 | 第65-66页 |
| ·应用推荐模块的主要功能 | 第66-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·研究工作及成果总结 | 第69页 |
| ·未来工作的展望 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第78-79页 |
| 在学期间参加的与本课题相关的科研项目 | 第79页 |
