基于位置的社交网络中个性化路径推荐算法的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 课题背景及研究目的和意义 | 第8-11页 |
| 1.1.1 LBSN 概述 | 第8-9页 |
| 1.1.2 基于 LBSN 的服务概述 | 第9-10页 |
| 1.1.3 LBSN 中的特点与挑战 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 LBSN 的研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.2 现有工作存在的问题 | 第15-16页 |
| 1.3 主要研究工作 | 第16页 |
| 1.4 论文结构与安排 | 第16-18页 |
| 第2章 LBSN 上个性化路径推荐问题及算法 | 第18-26页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 个性化路径推荐的目的及意义 | 第18-19页 |
| 2.3 数据对象和问题定义 | 第19-23页 |
| 2.3.1 POI 数据集 | 第19-21页 |
| 2.3.2 GPS 轨迹 | 第21-23页 |
| 2.3.3 问题定义 | 第23页 |
| 2.4 问题分析及算法框架 | 第23-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 建立用户模型 | 第26-40页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 停留点轨迹建立 | 第26-31页 |
| 3.2.1 提取停留点 | 第26-29页 |
| 3.2.2 停留点的种类信息 | 第29-31页 |
| 3.3 位置轨迹建立 | 第31-35页 |
| 3.3.1 提取位置 | 第31-35页 |
| 3.3.2 位置的种类信息 | 第35页 |
| 3.4 种类轨迹建立 | 第35-37页 |
| 3.5 用户经验值和位置流行度 | 第37-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 个性化路径推荐 | 第40-49页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 活动模式 | 第40-42页 |
| 4.3 用户相似性 | 第42-46页 |
| 4.3.1 路径提取 | 第42-43页 |
| 4.3.2 计算用户相似性 | 第43-46页 |
| 4.4 候选路径选择 | 第46-47页 |
| 4.5 对候选路径打分 | 第47-48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 模拟实验及结果 | 第49-56页 |
| 5.1 引言 | 第49页 |
| 5.2 模式对比实验及结果 | 第49-50页 |
| 5.3 候选路径对比 | 第50-52页 |
| 5.4 推荐效果对比 | 第52-55页 |
| 5.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
