基于兴趣和行为预测的移动社交网络动态资源发现机制研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 在线社交网络资源发现 | 第12-13页 |
| 1.2.2 移动社交网络资源发现 | 第13-15页 |
| 1.3 本文的主要研究内容和贡献 | 第15-16页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 相关工作 | 第17-29页 |
| 2.1 社交网络简介 | 第17-19页 |
| 2.2 社区发现与聚类算法 | 第19-22页 |
| 2.3 HMM理论基础 | 第22-26页 |
| 2.3.1 HMM基本结构 | 第22-23页 |
| 2.3.2 HMM基本假设 | 第23页 |
| 2.3.3 HMM三个基本问题 | 第23-26页 |
| 2.4 移动自组织结构下的资源发现算法研究 | 第26-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于兴趣和行为预测的资源发现策略 | 第29-54页 |
| 3.1 数据集分析 | 第29-36页 |
| 3.1.1 相关数据集 | 第29-31页 |
| 3.1.2 时间因素 | 第31-34页 |
| 3.1.3 空间因素 | 第34-35页 |
| 3.1.4 社会关系因素 | 第35-36页 |
| 3.2 基于时空关联的社区构建 | 第36-45页 |
| 3.2.1 网络模型 | 第36-39页 |
| 3.2.2 局部社区构建 | 第39-44页 |
| 3.2.3 全局社区构建 | 第44-45页 |
| 3.3 资源发现过程 | 第45-50页 |
| 3.3.1 基于节点兴趣的资源发现过程 | 第45-49页 |
| 3.3.2 基于节点行为的资源发现过程 | 第49-50页 |
| 3.4 基于Markov的增强型动态资源发现策略 | 第50-53页 |
| 3.4.1 节点移动预测 | 第50-52页 |
| 3.4.2 局部社区预测 | 第52-53页 |
| 3.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 移动社交网络资源发现策略的性能评估与分析 | 第54-63页 |
| 4.1 实验环境及仿真工具 | 第54页 |
| 4.1.1 实验环境 | 第54页 |
| 4.1.2 仿真工具介绍 | 第54页 |
| 4.2 模拟仿真验证及结果分析 | 第54-59页 |
| 4.2.1 场景和参数设定 | 第55-56页 |
| 4.2.2 实验结果及分析 | 第56-59页 |
| 4.3 数据集仿真验证及结果分析 | 第59-62页 |
| 4.3.1 场景和参数设定 | 第59页 |
| 4.3.2 实验结果及分析 | 第59-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 主要工作总结 | 第63-64页 |
| 5.2 工作展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读硕士期间研究成果 | 第69页 |
