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基于位置的社交网络中地点推荐方法研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第9-16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
        1.2.1 传统的推荐第10-12页
        1.2.2 基于位置服务的地点推荐第12页
        1.2.3 基于位置社交网络的地点推荐第12-13页
    1.3 研究内容及目标第13-14页
    1.4 论文组织结构第14-16页
第2章 相关技术与理论第16-27页
    2.1 基于协同过滤的推荐方法第16-21页
        2.1.1 推荐步骤第16-19页
        2.1.2 基于用户的协同过滤推荐第19-20页
        2.1.3 基于物品的协同过滤推荐第20-21页
        2.1.4 基于模型的协同过滤推荐第21页
    2.2 相似性度量方法第21-22页
        2.2.1 Jaccard相似系数第21页
        2.2.2 余弦相似度第21-22页
        2.2.3 Pearson相关系数第22页
        2.2.4 欧氏距离相似度第22页
    2.3 常用的聚类算法第22-24页
        2.3.1 K-均值第23-24页
        2.3.2 K-中心点第24页
    2.4 地点推荐面临问题的现有解决方法第24-26页
        2.4.1 数据稀疏性第24-25页
        2.4.2 冷启动第25页
        2.4.3 签到地点离常居地远第25-26页
    2.5 本章小结第26-27页
第3章 基于用户和朋友关系的协同过滤算法第27-35页
    3.1 算法研究思路第27页
    3.2 基于用户的协同过滤算法第27-30页
        3.2.1 用户间的兴趣地点相似度第27-28页
        3.2.2 用户对备选地点兴趣度第28-29页
        3.2.3 排序推荐第29-30页
    3.3 基于朋友关系的协同过滤算法第30-32页
        3.3.1 朋友关系因素第30-31页
        3.3.2 用户对备选地点兴趣度第31页
        3.3.3 排序推荐第31-32页
    3.4 基于用户和朋友关系的协同过滤算法第32-34页
        3.4.1 混合相似度第32-33页
        3.4.2 用户对备选地点兴趣度第33页
        3.4.3 排序推荐第33-34页
    3.5 本章小结第34-35页
第4章 地点推荐算法改进第35-53页
    4.1 地点的聚类第35-37页
    4.2 地点的语义相似度第37-41页
        4.2.1 词频-逆文档频率与余弦相似性第37-39页
        4.2.2 应用TF-IDF计算地点的语义相似度第39-41页
    4.3 地点的距离相似度第41-42页
    4.4 改进的地点推荐算法第42-51页
    4.5 集成算法解决的问题第51-52页
    4.6 本章小结第52-53页
第5章 实验验证与结果分析第53-71页
    5.1 实验环境第53-54页
    5.2 实验数据第54-56页
        5.2.1 数据来源第54页
        5.2.2 数据抓取第54-55页
        5.2.3 数据处理第55-56页
    5.3 推荐效果评测方法第56-59页
        5.3.1 准确率与召回率第56-57页
        5.3.2 mAP第57-58页
        5.3.3 评测指标在地点推荐中应用第58-59页
    5.4 算法实验第59-65页
        5.4.1 实验需要验证的算法第59页
        5.4.2 参数的确定第59-61页
        5.4.3 UF与基于用户协同过滤算法第61-62页
        5.4.4 C与传统协同过滤算法第62-64页
        5.4.5 UFC与C算法第64-65页
    5.5 各算法解决问题的效果第65-68页
        5.5.1 数据稀疏第65-66页
        5.5.2 冷启动第66-67页
        5.5.3 签到地点离常居地远近第67-68页
    5.6 本章小结第68-71页
结论第71-73页
参考文献第73-77页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第77-79页
致谢第79页

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