| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 引言 | 第11-23页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-19页 |
| 1.2.1 位置服务方面 | 第13-15页 |
| 1.2.2 个性化推荐方面 | 第15-16页 |
| 1.2.3 国内房屋租赁方面 | 第16-19页 |
| 1.3 存在的问题 | 第19页 |
| 1.4 论文的研究内容 | 第19-21页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第21-23页 |
| 第二章 相关理论与技术 | 第23-32页 |
| 2.1 位置服务相关理论与技术 | 第23-28页 |
| 2.1.1 位置服务体系结构 | 第23-24页 |
| 2.1.2 定位技术 | 第24-25页 |
| 2.1.3 位置服务的信息获取与数据管理 | 第25-27页 |
| 2.1.4 位置信息的空间分析与知识发现 | 第27-28页 |
| 2.2 个性化推荐相关理论与技术 | 第28-31页 |
| 2.2.1 基于用户的协同过滤推荐 | 第29-30页 |
| 2.2.2 基于物品的协同过滤推荐 | 第30页 |
| 2.2.3 相似度计算方法 | 第30-31页 |
| 2.3 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 面向租房人群的位置服务系统总体设计 | 第32-44页 |
| 3.1 系统需求分析 | 第32-33页 |
| 3.2 系统拓扑结构设计 | 第33-34页 |
| 3.3 系统体系框架设计 | 第34-35页 |
| 3.4 系统功能设计 | 第35-39页 |
| 3.4.1 服务端子系统功能 | 第35-36页 |
| 3.4.2 移动客户端子系统功能 | 第36-38页 |
| 3.4.3 系统开放API子系统功能 | 第38-39页 |
| 3.5 系统数据库设计 | 第39-43页 |
| 3.5.1 轨迹数据库设计 | 第40-41页 |
| 3.5.2 房源数据库设计 | 第41-42页 |
| 3.5.3 图谱数据库设计 | 第42-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 关键技术研究 | 第44-64页 |
| 4.1 基于时空粒度和移动速度约束的用户职住地识别算法的建立 | 第44-53页 |
| 4.1.1 基本概念 | 第44-45页 |
| 4.1.2 基于时空粒度和移动速度约束的兴趣点与兴趣区域提取 | 第45-48页 |
| 4.1.3 基于时间粒度和时间窗口识别用户职住地 | 第48-49页 |
| 4.1.4 算法实验 | 第49-53页 |
| 4.2 基于轨迹兴趣区域序列相似度的用户关系图谱的构建 | 第53-59页 |
| 4.2.1 基于LD算法和改进LCS算法的兴趣区域序列比对 | 第54-57页 |
| 4.2.2 构建用户关系图谱 | 第57页 |
| 4.2.3 模型实验 | 第57-59页 |
| 4.3 基于协同过滤的兴趣区域与房源个性化推荐方法的设计 | 第59-63页 |
| 4.3.1 基于兴趣区域序列相似度和属性相似度的用户相似度计算 | 第60-61页 |
| 4.3.2 基于用户相似度的兴趣区域个性化推荐 | 第61页 |
| 4.3.3 基于用户相似度和人房属性距离的房源个性化推荐 | 第61-62页 |
| 4.3.4 方法实验 | 第62-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 面向租房人群的位置服务系统原型实现 | 第64-71页 |
| 5.1 研究区域概况 | 第64页 |
| 5.2 系统实验数据 | 第64页 |
| 5.3 系统开发与运行环境 | 第64-65页 |
| 5.4 系统功能实现 | 第65-70页 |
| 5.4.1 地图操作 | 第65-66页 |
| 5.4.2 信息查询 | 第66-67页 |
| 5.4.3 主动找房 | 第67-68页 |
| 5.4.4 相似用户查看 | 第68页 |
| 5.4.5 生活场所推荐 | 第68-69页 |
| 5.4.6 房源推荐 | 第69页 |
| 5.4.7 用户信息设定 | 第69-70页 |
| 5.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 总结和展望 | 第71-73页 |
| 6.1 研究总结 | 第71-72页 |
| 6.2 不足和展望 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 作者简介 | 第79页 |
