面向智慧旅游的POI推荐
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第15-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第15-16页 |
| 1.2 本文工作与主要贡献 | 第16-18页 |
| 1.3 组织结构 | 第18-19页 |
| 第二章 研究现状 | 第19-30页 |
| 2.1 推荐技术研究现状 | 第19-23页 |
| 2.1.1 协同过滤 | 第19-21页 |
| 2.1.2 矩阵分解 | 第21-22页 |
| 2.1.3 概率模型 | 第22-23页 |
| 2.2 兴趣点推荐中的常用特征 | 第23-27页 |
| 2.2.1 地理位置信息 | 第23-25页 |
| 2.2.2 时间信息 | 第25-26页 |
| 2.2.3 社交信息 | 第26-27页 |
| 2.3 跨城市推荐研究现状 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 预备知识 | 第30-41页 |
| 3.1 数据集介绍 | 第30-32页 |
| 3.2 兴趣点推荐问题定义 | 第32-34页 |
| 3.3 矩阵分解 | 第34-37页 |
| 3.3.1 基本的矩阵分解 | 第34-36页 |
| 3.3.2 带偏置的矩阵分解 | 第36-37页 |
| 3.4 词嵌入 | 第37-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 面向旅游的兴趣点特征挖掘 | 第41-51页 |
| 4.1 人群分类特征 | 第41-45页 |
| 4.2 地理位置特征 | 第45-47页 |
| 4.3 语义特征 | 第47-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 面向旅游的兴趣点推荐模型 | 第51-67页 |
| 5.1 模型框架 | 第51-52页 |
| 5.2 兴趣点特征融合 | 第52-56页 |
| 5.2.1 人群分类特征融合 | 第52-53页 |
| 5.2.2 地理位置特征融合 | 第53-55页 |
| 5.2.3 语义特征融合 | 第55-56页 |
| 5.3 问题求解 | 第56-57页 |
| 5.4 实验分析 | 第57-65页 |
| 5.4.1 实验配置 | 第57-58页 |
| 5.4.2 本地兴趣点推荐 | 第58-61页 |
| 5.4.3 跨城市兴趣点推荐 | 第61-63页 |
| 5.4.4 参数学习 | 第63-65页 |
| 5.5 本章小结 | 第65-67页 |
| 第六章 基于词嵌入的语义特征融合优化 | 第67-79页 |
| 6.1 基于词嵌入的语义特征提取 | 第67-69页 |
| 6.2 基于语义特征的直接推荐 | 第69-70页 |
| 6.3 基于因子分解的语义特征融合 | 第70-72页 |
| 6.4 基于正则化的语义特征融合 | 第72-74页 |
| 6.5 实验分析 | 第74-77页 |
| 6.5.1 跨城市兴趣点推荐 | 第74-75页 |
| 6.5.2 推荐结果解释 | 第75-77页 |
| 6.6 本章总结 | 第77-79页 |
| 第七章 总结与展望 | 第79-81页 |
| 7.1 本文工作总结 | 第79-80页 |
| 7.2 今后工作展望 | 第80-81页 |
| 附录A 智慧旅游酒店推荐系统展示 | 第81-83页 |
| 参考文献 | 第83-92页 |
| 致谢 | 第92-94页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文和科研情况 | 第94页 |
