基于用户签到数据的个性化地点推荐算法研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第15-17页 |
| 1.2 研究问题与挑战 | 第17-20页 |
| 1.2.1 地点推荐系统的相关研究工作 | 第17-19页 |
| 1.2.2 基于位置社交网络中地点推荐系统的挑战 | 第19-20页 |
| 1.3 研究内容与贡献 | 第20-22页 |
| 1.4 本文的组织方式 | 第22页 |
| 1.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第二章 推荐系统的技术分析 | 第23-31页 |
| 2.1 传统的推荐系统的研究现状综述 | 第23-24页 |
| 2.2 地点推荐系统的研究现状综述 | 第24-28页 |
| 2.3 路线推荐系统的研究现状综述 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 时间相关的个性化地点推荐算法 | 第31-41页 |
| 3.1 地点推荐问题的定义 | 第31-32页 |
| 3.2 地点推荐算法简介 | 第32-34页 |
| 3.3 地点推荐算法的具体描述 | 第34-37页 |
| 3.3.1 张量和矩阵的构建 | 第34-35页 |
| 3.3.2 张量和矩阵的联合分解 | 第35-36页 |
| 3.3.3 推荐结果的产生 | 第36-37页 |
| 3.4 地点推荐算法实验分析 | 第37-40页 |
| 3.4.1 实验准备及相关设置 | 第37-39页 |
| 3.4.2 实验结果分析 | 第39-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 地理特征相关的个性化地点推荐算法 | 第41-49页 |
| 4.1 地点推荐问题的定义 | 第41页 |
| 4.2 地点推荐算法简介 | 第41-42页 |
| 4.3 地点推荐算法的具体描述 | 第42-46页 |
| 4.3.1 用户兴趣挖掘 | 第42-43页 |
| 4.3.2 城市的地理特征挖掘 | 第43-45页 |
| 4.3.3 推荐结果的产生 | 第45-46页 |
| 4.4 地点推荐算法的实验分析 | 第46-48页 |
| 4.4.1 实验准备以及相关设置 | 第46页 |
| 4.4.2 实验结果分析 | 第46-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 时间相关的个性化路线推荐算法 | 第49-61页 |
| 5.1 路线推荐问题的定义 | 第49-50页 |
| 5.2 路线推荐算法简介 | 第50页 |
| 5.3 路线推荐算法的具体描述 | 第50-56页 |
| 5.3.1 候选地点的生成 | 第50-51页 |
| 5.3.2 路线的质量度量 | 第51-54页 |
| 5.3.3 推荐路线的构建 | 第54-56页 |
| 5.4 路线推荐算法实验分析 | 第56-59页 |
| 5.4.1 实验准备及相关定义 | 第56-57页 |
| 5.4.2 实验结果分析 | 第57-59页 |
| 5.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 本文主要工作及贡献 | 第61-62页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 作者简介 | 第71-73页 |
