面向移动通信网络的联合内容推荐与分发系统设计及研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第13-16页 |
| 1.1.1 移动网络的发展趋势 | 第13页 |
| 1.1.2 个性化推荐系统 | 第13-14页 |
| 1.1.3 移动内容分发 | 第14页 |
| 1.1.4 联合内容推荐与分发系统设计 | 第14-15页 |
| 1.1.5 我们提出的方案 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.1 基于PUSH机制的内容分发 | 第16-17页 |
| 1.2.2 基于PULL机制的内容分发 | 第17-18页 |
| 1.2.3 面向移动通信网络的机会性内容推荐方案 | 第18页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第18-20页 |
| 1.4 论文主要贡献及结构安排 | 第20-23页 |
| 1.4.1 主要创新点及贡献 | 第20-21页 |
| 1.4.2 结构安排 | 第21-23页 |
| 第二章 联合内容推荐与分发系统 | 第23-33页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 推荐系统概述 | 第23-27页 |
| 2.2.1 推荐系统概念 | 第23-24页 |
| 2.2.2 主要的推荐算法 | 第24-27页 |
| 2.3 内容分发网络概述 | 第27-29页 |
| 2.3.1 内容分发网络基本原理 | 第27-28页 |
| 2.3.2 内容分发技术 | 第28-29页 |
| 2.4 联合内容推荐与分发系统 | 第29-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 基于简单用户行为模型的内容推荐方法 | 第33-51页 |
| 3.1 引言 | 第33页 |
| 3.2 系统模型 | 第33-37页 |
| 3.2.1 系统场景描述 | 第33-34页 |
| 3.2.2 用户行为模型 | 第34页 |
| 3.2.3 无线传输模型 | 第34-35页 |
| 3.2.4 问题描述 | 第35-37页 |
| 3.3 算法设计 | 第37-42页 |
| 3.3.1 最优化解法 | 第37-39页 |
| 3.3.2 启发式解法 | 第39-42页 |
| 3.4 性能评估框架 | 第42-44页 |
| 3.4.1 溢出率近似 | 第42-44页 |
| 3.5 算法性能分析 | 第44-50页 |
| 3.5.1 仿真模型与参数 | 第44-45页 |
| 3.5.2 算法基本性能分析 | 第45-50页 |
| 3.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 基于复杂用户行为模型的内容推荐方法 | 第51-73页 |
| 4.1 引言 | 第51页 |
| 4.2 系统模型 | 第51-57页 |
| 4.2.1 蜂窝网络模型和内容模型 | 第51-52页 |
| 4.2.2 流量需求模型 | 第52-56页 |
| 4.2.3 无线传输模型 | 第56页 |
| 4.2.4 问题描述 | 第56-57页 |
| 4.3 算法设计 | 第57-64页 |
| 4.3.1 无线资源分配算法 | 第58-59页 |
| 4.3.2 内容推荐算法 | 第59-64页 |
| 4.4 理论性能界限分析 | 第64-66页 |
| 4.4.1 平均用户兴趣度的上限 | 第64-65页 |
| 4.4.2 平均用户兴趣度的下限 | 第65页 |
| 4.4.3 验证理论性能界限 | 第65-66页 |
| 4.5 算法性能分析 | 第66-71页 |
| 4.5.1 仿真模型和参数 | 第66-67页 |
| 4.5.2 算法基本性能分析 | 第67-71页 |
| 4.6 本章小结 | 第71-73页 |
| 第五章 总结与展望 | 第73-77页 |
| 5.1 本论文工作总结 | 第73-75页 |
| 5.2 后期工作展望 | 第75-77页 |
| 附录Ⅰ | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 致谢 | 第83-85页 |
| 硕士学位期间的科研成果 | 第85页 |
