基于社会网络分析的旅游产品推荐方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.3 论文的主要内容 | 第11页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 社会网络分析与推荐算法概述 | 第13-22页 |
| 2.1 社会网络分析 | 第13-17页 |
| 2.1.1 社会网络简介 | 第13页 |
| 2.1.2 局部社区发现方法研究 | 第13-17页 |
| 2.2 推荐系统相关理论 | 第17-21页 |
| 2.2.1 推荐系统简介 | 第17页 |
| 2.2.2 协同过滤推荐方法描述 | 第17-19页 |
| 2.2.3 协同过滤推荐方法的主要技术 | 第19-20页 |
| 2.2.4 协同过滤推荐方法的不足 | 第20-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 游客社会网络构建与局部社区挖掘算法 | 第22-37页 |
| 3.1 游客社会网络 | 第22-27页 |
| 3.1.1 社会网络描述 | 第22-23页 |
| 3.1.2 游客旅游记录 | 第23-24页 |
| 3.1.3 游客社会网络的构建 | 第24-27页 |
| 3.2 游客社会网络局部社区挖掘 | 第27-31页 |
| 3.2.1 局部社区 | 第27-28页 |
| 3.2.2 中心节点的选取 | 第28-29页 |
| 3.2.3 局部社区的扩张 | 第29-31页 |
| 3.3 实验与结果分析 | 第31-36页 |
| 3.3.1 实验数据 | 第31页 |
| 3.3.2 实验结果分析 | 第31-34页 |
| 3.3.3 算法的时间复杂度分析 | 第34-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于社会网络分析的旅游产品推荐算法 | 第37-51页 |
| 4.1 基于社会网络分析的旅游产品推荐算法概述 | 第37-38页 |
| 4.2 基于社会网络分析的旅游产品推荐算法框架 | 第38-40页 |
| 4.3 关键模块的实现 | 第40-45页 |
| 4.3.1 用户信任度的计算 | 第40-43页 |
| 4.3.2 用户相似度的计算 | 第43-44页 |
| 4.3.3 用户对项目评分的预测 | 第44-45页 |
| 4.4 实验与结果分析 | 第45-50页 |
| 4.4.1 实验数据 | 第45-47页 |
| 4.4.2 评价指标 | 第47页 |
| 4.4.3 实验结果分析 | 第47-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 论文总结与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 总结 | 第51-52页 |
| 5.2 未来研究方向 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 作者简介 | 第58页 |
