摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第14-20页 |
1.1 研究背景 | 第14-17页 |
1.1.1 在线劳动力市场平台 | 第14-15页 |
1.1.2 基于事件的社交网络平台 | 第15-16页 |
1.1.3 旅行规划 | 第16-17页 |
1.2 本文的研究内容与主要贡献 | 第17-19页 |
1.3 本文组织结构 | 第19-20页 |
第2章 相关研究工作 | 第20-30页 |
2.1 团队形成问题 | 第20-21页 |
2.2 背包问题 | 第21-22页 |
2.3 广义分配问题 | 第22-23页 |
2.3.1 装箱问题 | 第22页 |
2.3.2 附带最小数量约束的广义分配问题 | 第22-23页 |
2.4 匹配问题 | 第23-25页 |
2.4.1 稳定婚姻问题 | 第23-24页 |
2.4.2 全国住院医生匹配问题 | 第24-25页 |
2.5 社交活动组织问题 | 第25-26页 |
2.5.1 EBSN上的瓶颈感知安排 | 第25-26页 |
2.5.2 活动组织方案 | 第26页 |
2.5.3 效用感知社交活动-参与者计划 | 第26页 |
2.6 旅行规划问题 | 第26-28页 |
2.6.1 路径搜索 | 第27页 |
2.6.2 路径推荐 | 第27页 |
2.6.3 路径规划 | 第27-28页 |
2.7 本文的研究意义 | 第28页 |
2.8 本章小结 | 第28-30页 |
第3章 基于社交网络的团队组织收益通信比最大化问题 | 第30-40页 |
3.1 引言 | 第30-31页 |
3.2 问题定义 | 第31-33页 |
3.2.1 项目 | 第31页 |
3.2.2 专家 | 第31页 |
3.2.3 专家之间的社交关系 | 第31页 |
3.2.4 团队 | 第31-33页 |
3.3 问题的计算复杂性分析 | 第33-34页 |
3.4 算法设计 | 第34-36页 |
3.4.1 基准算法 | 第34页 |
3.4.2 专家启发式算法 | 第34-36页 |
3.4.3 项目启发式算法 | 第36页 |
3.5 实验验证 | 第36-39页 |
3.5.1 实验环境配置 | 第36-37页 |
3.5.2 真实数据集上的实验结果 | 第37-39页 |
3.6 本章小结 | 第39-40页 |
第4章 基于社交网络的事件组织满意度最大化问题 | 第40-62页 |
4.1 引言 | 第40-41页 |
4.2 问题定义 | 第41-43页 |
4.2.1 事件 | 第41页 |
4.2.2 用户 | 第41-42页 |
4.2.3 用户之间的社交关系 | 第42页 |
4.2.4 安排满意度 | 第42-43页 |
4.3 问题的计算复杂性分析 | 第43-46页 |
4.3.1 SESM-NoSN问题 | 第45页 |
4.3.2 SESM-OnlySN问题 | 第45-46页 |
4.4 算法设计 | 第46-52页 |
4.4.1 基准算法 | 第47-48页 |
4.4.2 满意度增益启发式算法 | 第48-51页 |
4.4.3 前向检验优化 | 第51-52页 |
4.5 实验结果与分析 | 第52-61页 |
4.5.1 评价指标 | 第52页 |
4.5.2 仿真数据集上的实验结果与分析 | 第52-58页 |
4.5.3 真实数据集上的实验结果与分析 | 第58-61页 |
4.5.4 实验结果小结 | 第61页 |
4.6 本章小结 | 第61-62页 |
第5章 基于社交网络的旅行规划效用最大化问题 | 第62-78页 |
5.1 引言 | 第62-63页 |
5.2 问题定义 | 第63-65页 |
5.2.1 景点 | 第63页 |
5.2.2 用户 | 第63页 |
5.2.3 用户之间的社交关系 | 第63-64页 |
5.2.4 旅行规划 | 第64-65页 |
5.3 问题的计算复杂性分析 | 第65-66页 |
5.4 算法设计 | 第66-71页 |
5.4.1 基准算法 | 第67-68页 |
5.4.2 效用启发式算法 | 第68-70页 |
5.4.3 相似度启发式算法 | 第70-71页 |
5.5 实验验证与结果分析 | 第71-76页 |
5.5.1 实验配置 | 第71-72页 |
5.5.2 实验结果与分析 | 第72-76页 |
5.6 本章小结 | 第76-78页 |
第6章 总结与展望 | 第78-80页 |
6.1 总结 | 第78-79页 |
6.2 展望 | 第79-80页 |
参考文献 | 第80-86页 |
致谢 | 第86-88页 |
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第88页 |