基于时空上下文共现的用户关系强度预测
| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第10-12页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 基于轨迹相似的预测方法 | 第12-13页 |
| 1.2.2 基于上下文感知的方法 | 第13页 |
| 1.2.3 基于共现特征的方法 | 第13-14页 |
| 1.3 目前存在的主要问题 | 第14-15页 |
| 1.4 课题研究内容 | 第15-17页 |
| 1.5 文章组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 多视角时空上下文共现的预测方法 | 第19-41页 |
| 2.1 词向量 | 第19-25页 |
| 2.1.1 词向量的表征 | 第19-20页 |
| 2.1.2 词向量的生成 | 第20-25页 |
| 2.2 XGBoost分类器 | 第25-27页 |
| 2.2.1 回归树分裂 | 第25-27页 |
| 2.2.2 XGBoost原理 | 第27页 |
| 2.3 多视角时空上下文共现特征预测方法 | 第27-34页 |
| 2.3.1 空间-时间视角上下文共现预测 | 第29-32页 |
| 2.3.2 时间-空间视角上下文共现预测 | 第32-34页 |
| 2.4 实验 | 第34-40页 |
| 2.4.1 实验数据集和数据预处理 | 第34-36页 |
| 2.4.2 实验环境 | 第36页 |
| 2.4.3 实验设定 | 第36-37页 |
| 2.4.4 评价标准 | 第37-38页 |
| 2.4.5 实验结果与分析 | 第38-40页 |
| 2.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 基于视角融合的预测方法 | 第41-52页 |
| 3.1 基于时空上下文共现特征融合预测 | 第41-44页 |
| 3.1.1 特征级融合 | 第41-42页 |
| 3.1.2 用户签到的周期性 | 第42-43页 |
| 3.1.3 基于上下文共现特征融合的方法 | 第43-44页 |
| 3.2 基于多视角决策融合预测 | 第44-46页 |
| 3.2.1 决策级融合 | 第44页 |
| 3.2.2 基于多视角决策融合的方法 | 第44-46页 |
| 3.3 实验 | 第46-51页 |
| 3.3.1 实验设定 | 第46-47页 |
| 3.3.2 评价标准 | 第47页 |
| 3.3.3 实验结果与分析 | 第47-51页 |
| 3.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 用户关系强度预测的应用 | 第52-61页 |
| 4.1 用户关系强度预测的整体框架 | 第52-53页 |
| 4.2 数据存储与管理 | 第53-55页 |
| 4.2.1 数据结构化 | 第53页 |
| 4.2.2 数据的存储 | 第53-54页 |
| 4.2.3 数据可视化 | 第54-55页 |
| 4.3 数据建模 | 第55页 |
| 4.4 用户关系强度预测的应用 | 第55-60页 |
| 4.4.1 应用性能评估指标 | 第56-57页 |
| 4.4.2 结果展示与分析 | 第57-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第61-62页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 发表文章目录及科研项目 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
