| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-14页 |
| 1.3 研究目标和研究内容 | 第14页 |
| 1.4 本文的结构安排 | 第14-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 2 LBSN位置推荐相关知识 | 第16-29页 |
| 2.1 LBSN特征 | 第16-22页 |
| 2.1.1 LBSN结构特征 | 第16-20页 |
| 2.1.2 LBSN数据特征 | 第20-22页 |
| 2.2 位置推荐基本框架 | 第22-24页 |
| 2.3 位置推荐系统分类 | 第24-28页 |
| 2.3.1 基于签到数据的位置推荐 | 第25-26页 |
| 2.3.2 基于地理影响的位置推荐 | 第26页 |
| 2.3.3 基于社交影响的位置推荐 | 第26-27页 |
| 2.3.4 基于时间影响的位置推荐 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 LBSN社交环境 | 第29-49页 |
| 3.1 基于时间状态的社交圈 | 第29-37页 |
| 3.1.1 社交圈 | 第29-31页 |
| 3.1.2 时间周期特性 | 第31-36页 |
| 3.1.3 构建基于时间状态的社交圈 | 第36-37页 |
| 3.2 个人偏好 | 第37-39页 |
| 3.2.1 个人偏好定义 | 第37页 |
| 3.2.2 个人偏好度量 | 第37-39页 |
| 3.3 偏好相似度 | 第39-40页 |
| 3.3.1 偏好相似度定义 | 第39-40页 |
| 3.3.2 偏好相似度计算 | 第40页 |
| 3.4 社交信任 | 第40-45页 |
| 3.4.1 社交信任定义 | 第40-41页 |
| 3.4.2 社交信任值计算 | 第41-45页 |
| 3.5 亲近度 | 第45-48页 |
| 3.5.1 亲近度定义 | 第45页 |
| 3.5.2 亲近度计算 | 第45-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 4 基于矩阵分解的位置推荐模型 | 第49-54页 |
| 4.1 位置推荐框架 | 第49-51页 |
| 4.1.1 矩阵拆分 | 第50页 |
| 4.1.2 矩阵分解 | 第50页 |
| 4.1.3 矩阵合并 | 第50-51页 |
| 4.2 位置推荐模型 | 第51-53页 |
| 4.2.1 STS模型 | 第51-52页 |
| 4.2.2 模型训练 | 第52-53页 |
| 4.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 5 实验及结果分析 | 第54-61页 |
| 5.1 数据集 | 第54-55页 |
| 5.2 评价指标体系 | 第55页 |
| 5.3 与其它推荐算法的比较 | 第55-58页 |
| 5.4 与随机位置推荐的比较 | 第58-59页 |
| 5.5 不同社交信任计算方法和矩阵合并策略下的推荐性能比较 | 第59-60页 |
| 5.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 6 总结和展望 | 第61-63页 |
| 6.1 工作总结 | 第61页 |
| 6.2 工作展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 附录 | 第69页 |
| A.作者在攻读学位期间成果目录 | 第69页 |
| B.作者在攻读学位期间参加的项目 | 第69页 |