基于签到数据的群体旅游路线推荐问题研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-14页 |
| 1.2 路线推荐与群体推荐国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.1 路线推荐问题国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 群体推荐问题国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本文主要研究工作 | 第16-19页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.3.2 主要研究方法 | 第18-19页 |
| 1.3.3 本文技术路线 | 第19页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第19-22页 |
| 第二章 路线推荐及群体推荐相关技术 | 第22-34页 |
| 2.1 LBSNs中的空间位置数据 | 第22-24页 |
| 2.1.1 数据的属性 | 第22-23页 |
| 2.1.2 各类数据的特点及区别 | 第23-24页 |
| 2.2 旅游路线推荐问题研究现状 | 第24-29页 |
| 2.2.1 人物因素 | 第25-27页 |
| 2.2.2 时间因素 | 第27-28页 |
| 2.2.3 地点因素 | 第28-29页 |
| 2.3 群体推荐基本理论 | 第29-33页 |
| 2.3.1 常用的聚合策略 | 第30-32页 |
| 2.3.2 聚合策略的有效性 | 第32-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 群体旅游路线推荐问题 | 第34-38页 |
| 3.1 问题描述 | 第34页 |
| 3.2 相关定义 | 第34-36页 |
| 3.3 群体旅游路线推荐问题定义 | 第36-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 群体旅游路线推荐方法 | 第38-48页 |
| 4.1 路线推荐框架 | 第38页 |
| 4.2 地点关联图的构建 | 第38-39页 |
| 4.3 用户偏好学习 | 第39页 |
| 4.4 动态聚合偏好策略DAP | 第39-41页 |
| 4.5 路线搜索算法 | 第41-45页 |
| 4.5.1 DFRS搜索算法 | 第42-44页 |
| 4.5.2 GSRS搜索算法 | 第44-45页 |
| 4.6 路线评分过程 | 第45-47页 |
| 4.7 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 实验分析 | 第48-60页 |
| 5.1 实验设计 | 第48-50页 |
| 5.1.1 数据集 | 第48页 |
| 5.1.2 数据预处理 | 第48-49页 |
| 5.1.3 实验平台 | 第49-50页 |
| 5.1.4 实验方法设计 | 第50页 |
| 5.2 聚合策略对比 | 第50-54页 |
| 5.2.1 整体满意度对比 | 第50-51页 |
| 5.2.2 个体满意度差异性对比 | 第51-52页 |
| 5.2.3 群体痛苦程度对比 | 第52-53页 |
| 5.2.4 路线中地点多样化程度对比 | 第53-54页 |
| 5.3 搜索算法对比 | 第54-58页 |
| 5.3.1 搜索算法有效性对比 | 第55-57页 |
| 5.3.2 搜索算法效率对比 | 第57-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-60页 |
| 第六章 结论 | 第60-62页 |
| 6.1 结论 | 第60-61页 |
| 6.2 展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 作者简介 | 第66页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
