| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 专用术语注释表 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文结构 | 第13-14页 |
| 1.5 本章总结 | 第14-15页 |
| 第二章 相关背景知识介绍 | 第15-25页 |
| 2.1 相关概念介绍 | 第15-16页 |
| 2.2 LBSN兴趣点推荐研究综述 | 第16-23页 |
| 2.2.1 传统兴趣点推荐研究成果 | 第16-19页 |
| 2.2.2 基于时序的兴趣点推荐模型 | 第19-21页 |
| 2.2.3 基于信息覆盖的兴趣点推荐模型 | 第21-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 基于兴趣点聚类与关联性的有效路径研究 | 第25-35页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 兴趣点聚类分析与权值计算 | 第25-30页 |
| 3.2.1 用户移动性问题分析 | 第25-27页 |
| 3.2.2 聚类算法对比分析 | 第27-28页 |
| 3.2.3 兴趣点聚类算法设计与实现 | 第28-29页 |
| 3.2.4 兴趣点加权计算 | 第29-30页 |
| 3.3 兴趣点关联性分析与有效路径挖掘 | 第30-34页 |
| 3.3.1 兴趣点关联性问题分析 | 第30页 |
| 3.3.2 关联规则挖掘常用算法对比分析 | 第30-31页 |
| 3.3.3 关联性计算与有效路径挖掘 | 第31-33页 |
| 3.3.4 有效路径覆盖计算 | 第33-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于兴趣点有效路径覆盖的推荐模型 | 第35-40页 |
| 4.1 引言 | 第35页 |
| 4.2 基于兴趣点有效路径覆盖的推荐模型设计 | 第35-36页 |
| 4.3 基于兴趣点有效路径覆盖的推荐模型实现及其优化 | 第36-39页 |
| 4.3.1 近似背包算法(AKA) | 第37页 |
| 4.3.2 AKA算法优化 | 第37-39页 |
| 4.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 验证实验及其结果分析 | 第40-46页 |
| 5.1 实验准备 | 第40-41页 |
| 5.1.1 实验数据集简介 | 第40页 |
| 5.1.2 实验对比指标及实验环境 | 第40-41页 |
| 5.2 实验过程及结果分析 | 第41-43页 |
| 5.2.1 实验过程 | 第41页 |
| 5.2.2 实验结果分析 | 第41-43页 |
| 5.3 变量β的影响分析 | 第43-44页 |
| 5.4 AKAWO性能分析 | 第44-45页 |
| 5.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第六章 算法有效性分析 | 第46-48页 |
| 6.1 算法意义分析 | 第46页 |
| 6.2 影响算法有效性因素分析 | 第46-48页 |
| 6.2.1 结构有效性影响因素分析 | 第46-47页 |
| 6.2.2 内在有效性影响因素分析 | 第47页 |
| 6.2.3 外在有效性影响因素分析 | 第47-48页 |
| 第七章 总结与展望 | 第48-51页 |
| 7.1 研究工作总结 | 第48-49页 |
| 7.2 对未来工作的展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 附录1 程序及文件清单 | 第54-56页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |