面向LBSN的兴趣点和路线推荐系统
| 中文摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 兴趣点推荐研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 个性化线路推荐研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 存在的主要问题 | 第13-14页 |
| 1.5 本文主要研究内容 | 第14页 |
| 1.6 本文的组织安排 | 第14-16页 |
| 第二章 背景知识和相关工作 | 第16-24页 |
| 2.1 背景知识 | 第16-21页 |
| 2.1.1 兴趣点推荐 | 第16-17页 |
| 2.1.2 社交网络中的信任关系 | 第17-20页 |
| 2.1.3 受约束下的个性化线路推荐 | 第20-21页 |
| 2.2 相关工作 | 第21-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 兴趣点推荐 | 第24-38页 |
| 3.1 引言 | 第24-25页 |
| 3.2 预备知识 | 第25-26页 |
| 3.2.1 基于用户相似性的推荐 | 第25-26页 |
| 3.2.2 基于地理位置的推荐 | 第26页 |
| 3.3 基于信任关系的推荐 | 第26-31页 |
| 3.3.1 局部信任关系及其传递 | 第27-28页 |
| 3.3.2 局部不信任及其传递 | 第28-30页 |
| 3.3.3 综合两种局部信任关系 | 第30-31页 |
| 3.4 融合信任关系的混合推荐系统 | 第31-32页 |
| 3.4.1 混合框架 | 第31-32页 |
| 3.4.2 单因素签到可能性 | 第32页 |
| 3.5 实验对比与分析 | 第32-36页 |
| 3.5.1 实验数据和参数设置 | 第33页 |
| 3.5.2 评价指标 | 第33页 |
| 3.5.3 实验结果分析 | 第33-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 个性化线路推荐 | 第38-52页 |
| 4.1 引言 | 第38-39页 |
| 4.2 线路推荐系统 | 第39-46页 |
| 4.2.1 TripPlanner框架结构 | 第39-40页 |
| 4.2.2 兴趣点评分模型 | 第40-42页 |
| 4.2.3 基于状态扩展的混合线路挖掘算法 | 第42-46页 |
| 4.3 剪枝策略 | 第46页 |
| 4.3.1 满意度评估 | 第46页 |
| 4.3.2 满意度界限调整 | 第46页 |
| 4.4 实验 | 第46-49页 |
| 4.4.1 实验数据和初始化 | 第47页 |
| 4.4.2 对比算法 | 第47-48页 |
| 4.4.3 用户满意度 | 第48页 |
| 4.4.4 运行时间 | 第48页 |
| 4.4.5 案例比较 | 第48-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-52页 |
| 结论 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第61页 |
