社交网络与时空数据连接的关键技术及应用研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-27页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 研究现状 | 第14-20页 |
| 1.2.1 时空数据研究 | 第14-16页 |
| 1.2.2 社交网络数据研究 | 第16-19页 |
| 1.2.3 跨平台的用户连接 | 第19-20页 |
| 1.3 研究内容 | 第20-25页 |
| 1.3.1 基于聚类的跨平台用户连接 | 第20-22页 |
| 1.3.2 稀疏数据情况下的用户连接 | 第22-24页 |
| 1.3.3 用户画像的构建及应用 | 第24-25页 |
| 1.4 文章组织结构 | 第25-27页 |
| 第二章 基于聚类的跨平台用户连接 | 第27-49页 |
| 2.1 轨迹数据预处理和问题定义 | 第27-30页 |
| 2.2 空间特征提取 | 第30-36页 |
| 2.2.1 基于K-Means的空间特征提取 | 第31页 |
| 2.2.2 基于DBSCAN的空间特征提取 | 第31-32页 |
| 2.2.3 基于算法DP的空间特征提取 | 第32-36页 |
| 2.3 时间特征提取 | 第36-41页 |
| 2.3.1 全局时间分布 | 第36-39页 |
| 2.3.2 局部时间分布 | 第39-41页 |
| 2.4 相似度计算 | 第41-42页 |
| 2.5 实验 | 第42-48页 |
| 2.5.1 实验设置 | 第42-43页 |
| 2.5.2 比较算法 | 第43-45页 |
| 2.5.3 评估标准 | 第45页 |
| 2.5.4 性能评估 | 第45-48页 |
| 2.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第三章 数据稀疏情况下的用户连接 | 第49-73页 |
| 3.1 数据分布特征 | 第49-51页 |
| 3.2 基于核密度估计的相似度计算 | 第51-54页 |
| 3.3 索引的构建 | 第54-58页 |
| 3.4 基于信息熵的权值计算 | 第58-62页 |
| 3.4.1 基于香农熵的权值计算 | 第58-60页 |
| 3.4.2 基于任意熵的权值计算 | 第60-62页 |
| 3.5 实验 | 第62-71页 |
| 3.5.1 实验设置 | 第62-63页 |
| 3.5.2 比较算法 | 第63-64页 |
| 3.5.3 评估标准 | 第64-65页 |
| 3.5.4 性能评估 | 第65页 |
| 3.5.5 效率评估 | 第65-67页 |
| 3.5.6 不同因素评估 | 第67-68页 |
| 3.5.7 参数评估 | 第68-71页 |
| 3.6 本章小结 | 第71-73页 |
| 第四章 用户画像的构建及应用 | 第73-91页 |
| 4.1 引言 | 第73-74页 |
| 4.2 停驻区域转移计算 | 第74-78页 |
| 4.3 用户兴趣主题挖掘 | 第78-83页 |
| 4.3.1 基于PLSA模型的用户主题分析 | 第78-80页 |
| 4.3.2 基于LDA模型的用户主题分析 | 第80-83页 |
| 4.4 用户画像的构建 | 第83-84页 |
| 4.5 用户画像的应用 | 第84-86页 |
| 4.5.1 时间预测 | 第84-85页 |
| 4.5.2 地点预测 | 第85页 |
| 4.5.3 主题预测 | 第85-86页 |
| 4.6 实验 | 第86-90页 |
| 4.6.1 数据集 | 第86页 |
| 4.6.2 比较算法 | 第86-87页 |
| 4.6.3 评估标准 | 第87页 |
| 4.6.4 性能评估 | 第87页 |
| 4.6.5 参数评估 | 第87-90页 |
| 4.7 本章小结 | 第90-91页 |
| 第五章 总结与展望 | 第91-94页 |
| 5.1 工作总结 | 第91-92页 |
| 5.2 研究展望 | 第92-94页 |
| 参考文献 | 第94-112页 |
| 发表文章目录及科研项目 | 第112-114页 |
| 致谢 | 第114-115页 |
