| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 组织结构 | 第13页 |
| 1.5 本章小结 | 第13-14页 |
| 2 相关技术分析 | 第14-18页 |
| 2.1 基于用户协同过滤的推荐系统 | 第14-15页 |
| 2.2 基于矩阵分解的推荐系统 | 第15-16页 |
| 2.3 推荐系统中的聚类算法 | 第16-17页 |
| 2.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 3 融合地理因素和社交信誉度的兴趣点推荐方法 | 第18-35页 |
| 3.1 问题背景 | 第18-20页 |
| 3.2 融合地理因素和社交信誉度的兴趣点推荐算法研究 | 第20-28页 |
| 3.2.1 用户偏好表征 | 第20-22页 |
| 3.2.2 地理距离与地点流行度 | 第22-25页 |
| 3.2.3 社交信誉度 | 第25-28页 |
| 3.2.4 融合地理因素和社交信誉度的兴趣点推荐算法 | 第28页 |
| 3.3 实验设计及分析 | 第28-34页 |
| 3.3.1 实验数据集 | 第28-31页 |
| 3.3.2 评价指标 | 第31页 |
| 3.3.3 对比实验及结果分析 | 第31-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 基于地点类别信息和社交网络的兴趣点推荐方法 | 第35-43页 |
| 4.1 问题背景 | 第35-36页 |
| 4.2 基于地点类别信息和社交网络的兴趣点推荐方法 | 第36-39页 |
| 4.2.1 地点类别分析 | 第36-37页 |
| 4.2.2 社会正则化研究 | 第37-38页 |
| 4.2.3 基于地点类别信息和社交网络的兴趣点推荐方法 | 第38-39页 |
| 4.3 实验设计及分析 | 第39-42页 |
| 4.3.1 实验数据集 | 第39-40页 |
| 4.3.2 评价标准 | 第40页 |
| 4.3.3 对比实验及结果分析 | 第40-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 5 基于兴趣点推荐的餐馆推荐原型系统的设计与实现 | 第43-57页 |
| 5.1 应用背景 | 第43页 |
| 5.2 原型系统架构设计 | 第43-44页 |
| 5.3 系统功能模块设计 | 第44-49页 |
| 5.3.1 日志系统模块 | 第44-45页 |
| 5.3.2 推荐引擎模块 | 第45-49页 |
| 5.3.3 结果展示模块 | 第49页 |
| 5.4 系统实现及效果分析 | 第49-56页 |
| 5.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 6 总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 总结 | 第57页 |
| 6.2 展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 附录 | 第65页 |
| A.作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第65页 |
| B.作者在攻读学位期间取得的科研成果目录 | 第65页 |
