基于社交网络的旅游路线推荐算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第9-10页 |
| 缩略语对照表 | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 论文的主要内容与章节安排 | 第16-19页 |
| 第二章 用户兴趣建模 | 第19-29页 |
| 2.1 用户兴趣建模相关概念 | 第19-22页 |
| 2.1.1 用户兴趣建模概述 | 第19页 |
| 2.1.2 用户兴趣建模技术分类 | 第19-21页 |
| 2.1.3 用户兴趣模型的表示方法 | 第21-22页 |
| 2.2 用户兴趣建模的相关技术方法 | 第22-24页 |
| 2.2.1 词袋模型 | 第22-23页 |
| 2.2.2 LDA主题模型 | 第23-24页 |
| 2.2.3 相似度计算 | 第24页 |
| 2.3 基于改进词袋模型的兴趣建模方法 | 第24-26页 |
| 2.3.1 构建字典 | 第25页 |
| 2.3.2 特征提取 | 第25-26页 |
| 2.3.3 用户兴趣 | 第26页 |
| 2.4 基于主题模型的兴趣建模方法 | 第26-28页 |
| 2.4.1 文本预处理 | 第26-27页 |
| 2.4.2 特征提取 | 第27页 |
| 2.4.3 用户兴趣 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于用户兴趣的路线推荐算法 | 第29-39页 |
| 3.1 实验数据准备 | 第29-31页 |
| 3.1.1 数据抓取 | 第29-30页 |
| 3.1.2 实验采用的数据 | 第30-31页 |
| 3.2 问题定义 | 第31-32页 |
| 3.3 基于用户兴趣的路线推荐算法 | 第32-34页 |
| 3.3.1 马尔可夫模型 | 第32-33页 |
| 3.3.2 路线挖掘 | 第33-34页 |
| 3.3.3 基于用户兴趣的路线推荐 | 第34页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第34-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 旅游路线推荐系统的设计与开发 | 第39-55页 |
| 4.1 旅游路线推荐系统的设计分析 | 第39-40页 |
| 4.2 旅游路线推荐系统的系统架构 | 第40-41页 |
| 4.2.1 系统框架程序 | 第40页 |
| 4.2.2 系统分层设计 | 第40-41页 |
| 4.3 旅游路线推荐系统的相关技术基础 | 第41-43页 |
| 4.3.1 Struts2 | 第41-42页 |
| 4.3.2 Hibernate | 第42-43页 |
| 4.3.3 MySQL | 第43页 |
| 4.3.4 谷歌地图 | 第43页 |
| 4.4 旅游路线推荐系统的设计与实现 | 第43-52页 |
| 4.4.1 数据库设计 | 第43-45页 |
| 4.4.2 前台页面设计 | 第45-51页 |
| 4.4.3 后台功能实现 | 第51-52页 |
| 4.5 旅游路线推荐系统的测试 | 第52-54页 |
| 4.6 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 总结 | 第55页 |
| 5.2 展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 作者简介 | 第63-64页 |
