| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 移动互联网 | 第12-14页 |
| 1.1.1 移动互联网的发展 | 第13-14页 |
| 1.2 移动流媒体 | 第14-17页 |
| 1.2.1 移动流媒体的基础设施 | 第14-16页 |
| 1.2.2 移动流媒体发展趋势 | 第16-17页 |
| 1.3 本文工作 | 第17-19页 |
| 第二章 相关工作 | 第19-29页 |
| 2.1 个性化推荐 | 第19-23页 |
| 2.1.1 基于内容的推荐 | 第19-20页 |
| 2.1.2 协同过滤 | 第20-22页 |
| 2.1.3 基于社会化标签推荐系统 | 第22-23页 |
| 2.2 基于Ad hoc的移动流媒体推荐 | 第23-24页 |
| 2.2.1 Ad hoc场景下的挑战 | 第23页 |
| 2.2.2 物理因素与跨层设计 | 第23-24页 |
| 2.3 情境感知推荐 | 第24-27页 |
| 2.3.1 预处理 | 第25-26页 |
| 2.3.2 后处理 | 第26-27页 |
| 2.3.3 情境建模 | 第27页 |
| 2.4 常用推荐系统评价指标 | 第27-29页 |
| 第三章 基于MANET物理拓扑的邻居推荐算法 | 第29-45页 |
| 3.1 问题背景 | 第29-30页 |
| 3.2 问题描述 | 第30-31页 |
| 3.3 问题定义 | 第31-36页 |
| 3.3.1 问题形式化 | 第32-33页 |
| 3.3.2 构建混合图 | 第33页 |
| 3.3.3 混合图中边的权重 | 第33-34页 |
| 3.3.4 拓扑感知参数 | 第34-36页 |
| 3.4 矩阵描述和相似度计算 | 第36-38页 |
| 3.4.1 相似度算法-Personal Random Walk | 第36页 |
| 3.4.2 矩阵描述 | 第36-37页 |
| 3.4.3 流程伪代码 | 第37-38页 |
| 3.5 性能分析 | 第38-44页 |
| 3.5.1 实验环境介绍 | 第38-40页 |
| 3.5.2 参数对比 | 第40-44页 |
| 3.6 小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于用户短期兴趣的邻居推荐算法 | 第45-53页 |
| 4.1 问题背景 | 第45页 |
| 4.2 问题描述 | 第45-47页 |
| 4.3 问题定义 | 第47-50页 |
| 4.3.1 参数σ | 第48-49页 |
| 4.3.2 时间感知的推荐 | 第49-50页 |
| 4.4 性能分析 | 第50-51页 |
| 4.4.1 参数对比 | 第50-51页 |
| 4.5 总结 | 第51-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-54页 |
| 简历与科研成果 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |