基于位置社交网络的朋友关系预测研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·研究现状 | 第12-15页 |
| ·通过移动行为预测朋友关系 | 第13-14页 |
| ·通过好友关系分析移动行为 | 第14-15页 |
| ·研究内容 | 第15-16页 |
| ·LBSN用户签到行为分析 | 第15页 |
| ·基于LBSN的朋友关系预测 | 第15-16页 |
| ·论文组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 用户签到行为分析 | 第18-28页 |
| ·数据集说明 | 第18-19页 |
| ·用户签到规律分析 | 第19-27页 |
| ·用户好友数量分布 | 第20-21页 |
| ·用户签到次数分布 | 第21-22页 |
| ·用户签到地点数分布 | 第22-23页 |
| ·用户活动范围分析 | 第23-24页 |
| ·用户移动周期分析 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 LBSN用户相似性指标 | 第28-38页 |
| ·特征选择流程 | 第28-31页 |
| ·特征子集生成 | 第28-29页 |
| ·特征子集评价 | 第29-30页 |
| ·停止条件 | 第30-31页 |
| ·结果验证 | 第31页 |
| ·基于节点相似性的预测方法 | 第31-34页 |
| ·共同邻居 | 第31-32页 |
| ·Jaccard系数 | 第32页 |
| ·Adamic-Adar系数 | 第32-33页 |
| ·Resource Allocation | 第33页 |
| ·本文相似性度量 | 第33-34页 |
| ·用户签到地点 | 第34-35页 |
| ·用户签到类型 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 SVM及参数优化 | 第38-50页 |
| ·SVM基本理论 | 第38-42页 |
| ·SVM概述 | 第38-39页 |
| ·线性支持向量机 | 第39-40页 |
| ·非线性支持向量机 | 第40-41页 |
| ·核函数 | 第41-42页 |
| ·参数优化 | 第42-47页 |
| ·待优化参数 | 第42-43页 |
| ·参数优化算法 | 第43-47页 |
| ·交叉验证 | 第47-48页 |
| ·评价指标 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 朋友关系预测 | 第50-59页 |
| ·实验结果 | 第50-52页 |
| ·参数寻优 | 第52-58页 |
| ·基于遗传算法的SVM参数寻优（GA-SVM） | 第52-53页 |
| ·基于PSO的SVM参数寻优（PSO-SVM） | 第53-54页 |
| ·基于网格搜索的SVM参数寻优（GS-SVM） | 第54-56页 |
| ·参数寻优比较 | 第56-58页 |
| ·实验比较 | 第58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-62页 |
| ·总结 | 第59-60页 |
| ·展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第68页 |
