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基于协同过滤的景点推荐WebGIS平台设计与实现

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
1 绪论第9-19页
    1.1 研究背景与意义第9-10页
    1.2 国内外研究概述第10-16页
        1.2.1 标签推荐研究进展第10-13页
        1.2.2 推荐算法研究进展第13-15页
        1.2.3 WebGIS研究进展第15-16页
    1.3 研究内容及技术路线图第16-18页
    1.4 章节安排第18-19页
2 基于微博的时空标签模型构建第19-28页
    2.1 微博数据特征第19-20页
    2.2 微博数据获取第20-22页
    2.3 数据聚合处理第22-25页
        2.3.1 数据介绍第22-24页
        2.3.2 文本分词化第24页
        2.3.3 特征标签提取第24-25页
    2.4 时空标签数据模型第25-27页
        2.4.1 游客时空标签模型第25-26页
        2.4.2 景点时空标签模型第26页
        2.4.3 相似景点聚类模型第26-27页
    2.5 本章小结第27-28页
3 基于协同过滤的景点推荐模型构建第28-37页
    3.1 推荐算法介绍第28-31页
        3.1.1 基于项目的协同过滤第28-29页
        3.1.2 基于用户的协同过滤第29-30页
        3.1.3 基于自学习的协同过滤第30-31页
    3.2 相似度度量第31-33页
        3.2.1 余弦相似度第31-32页
        3.2.2 Pearson系数第32页
        3.2.3 交集相似度第32-33页
    3.3 景点推荐模型构建第33-36页
        3.3.1 相似景点聚类第33-34页
        3.3.2 相似游客聚类第34页
        3.3.3 基于Item-CF的景点推荐模型第34-35页
        3.3.4 基于User-CF的景点推荐模型第35页
        3.3.5 基于SL-CF的景点推荐模型第35-36页
    3.4 本章小结第36-37页
4 基于景点推荐模型的推荐算法评测第37-48页
    4.1 评测数据第37-39页
        4.1.1 数据统计第37-38页
        4.1.2 空间分布可视化第38-39页
    4.2 评测指标第39-40页
        4.2.1 准确率第39-40页
        4.2.2 召回率第40页
        4.2.3 兴趣度第40页
    4.3 评测内容及结果第40-47页
        4.3.1 ItemCF-Based评测第40-42页
        4.3.2 UserCF-Based评测第42-44页
        4.3.3 SLCF-Based评测第44-46页
        4.3.4 对比分析第46-47页
    4.4 本章小结第47-48页
5 基于WebGIS的景点推荐服务平台设计与实现第48-71页
    5.1 需求分析第48-49页
    5.2 架构设计第49-51页
    5.3 详细设计第51-55页
        5.3.1 UI设计规范第51页
        5.3.2 功能模块设计第51-52页
        5.3.3 数据库设计第52-55页
    5.4 关键技术与编码实现第55-67页
        5.4.1 UI布局与设计第55-57页
        5.4.2 平台导航模块第57-58页
        5.4.3 景点分类模块第58-59页
        5.4.4 景点推荐模块第59-62页
        5.4.5 查询定位模块第62-63页
        5.4.6 人气统计模块第63-65页
        5.4.7 平台项目体系第65-67页
    5.5 功能测试与平台展示第67-70页
    5.6 本章小结第70-71页
6 结论与展望第71-73页
    6.1 结论第71-72页
    6.2 展望第72-73页
致谢第73-74页
参考文献第74-77页
附录第77-87页
    附录一:数据聚合处理(DataProcessing.cs)第77-81页
    附录二:协同过滤算法实现(CFAlgorithm.cs)第81-85页
    附录三:评测指标实现(EvaluationIndices.cs)第85-87页
    附录四:攻读硕士研究生期间相关获奖情况第87页

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