基于大规模位置和消费数据的用户行为理解
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-11页 |
| 目录 | 第11-15页 |
| 表格 | 第15-16页 |
| 插图 | 第16-18页 |
| 第一章 绪论 | 第18-24页 |
| ·引言 | 第18-20页 |
| ·本文概述及主要贡献 | 第20-24页 |
| 第二章 从轨迹挖掘用户加油消费规律 | 第24-54页 |
| ·引言 | 第24-27页 |
| ·相关定义 | 第27-28页 |
| ·数据集描述 | 第28-29页 |
| ·系统综述 | 第29-30页 |
| ·加油事件检测 | 第30-33页 |
| ·候选集提取 | 第31-32页 |
| ·过滤 | 第32-33页 |
| ·时间消耗推断 | 第33-39页 |
| ·情境感知的协同过滤模型CATF | 第34-35页 |
| ·情境因素提取 | 第35-39页 |
| ·顾客数目估计 | 第39-41页 |
| ·排队论系统 | 第39页 |
| ·计算 | 第39-40页 |
| ·参数设定 | 第40-41页 |
| ·实验 | 第41-47页 |
| ·人工标注的数据集 | 第41-42页 |
| ·针对加油事件检测的实验 | 第42-43页 |
| ·针对时间消耗推断的实验 | 第43-45页 |
| ·针对顾客数目估计的实验 | 第45-47页 |
| ·加油消费规律分析 | 第47-50页 |
| ·从地理角度看加油消费行为 | 第47-48页 |
| ·从时间角度看加油消费行为 | 第48-49页 |
| ·从经济调度看加油消费行为 | 第49-50页 |
| ·讨论 | 第50-51页 |
| ·相关工作 | 第51-54页 |
| ·用户加油行为分析 | 第51页 |
| ·加油站分析和建模 | 第51-52页 |
| ·城市计算 | 第52-54页 |
| 第三章 从智能卡消费挖掘用户位置移动规律 | 第54-80页 |
| ·引言 | 第54-57页 |
| ·数据 | 第57-60页 |
| ·公交车消费记录 | 第57-58页 |
| ·充值记录 | 第58页 |
| ·路网数据 | 第58页 |
| ·数据去噪和数据标注 | 第58-60页 |
| ·方法 | 第60-72页 |
| ·相关定义 | 第61-62页 |
| ·约束 | 第62-65页 |
| ·带约束的半监督条件随机场模型 | 第65-72页 |
| ·实验 | 第72-76页 |
| ·实验设定 | 第72页 |
| ·基准算法 | 第72-74页 |
| ·数据集中所有用户的结果 | 第74-75页 |
| ·受试者的结果 | 第75页 |
| ·重要地点识别 | 第75-76页 |
| ·相关工作 | 第76-80页 |
| ·人类移动分析 | 第76-77页 |
| ·挖掘智能卡消费数据 | 第77-80页 |
| 第四章 从移动和消费行为挖掘用户猎奇心理特质 | 第80-102页 |
| ·引言 | 第80-82页 |
| ·猎奇心理模型 | 第82-88页 |
| ·相关定义 | 第82-85页 |
| ·猎奇心理模型 | 第85-87页 |
| ·猎奇心理特质推断 | 第87-88页 |
| ·位置移动和在线购物中的猎奇心理 | 第88-90页 |
| ·位置移动中的猎奇心理 | 第88-89页 |
| ·在线购物中的猎奇心理 | 第89-90页 |
| ·实验 | 第90-98页 |
| ·数据收集和描述 | 第91-92页 |
| ·单个领域内的猎奇心理特质 | 第92-94页 |
| ·预测 | 第94-96页 |
| ·猎奇心理特质在位置移动和消费行为中的一致性 | 第96-98页 |
| ·讨论 | 第98-99页 |
| ·相关工作 | 第99-102页 |
| ·猎奇心理研究 | 第99页 |
| ·推荐系统 | 第99-102页 |
| 第五章 结论和展望 | 第102-106页 |
| ·结论和相关成果 | 第102-103页 |
| ·未来工作设想 | 第103-106页 |
| 参考文献 | 第106-116页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第116-118页 |
| 致谢 | 第118-119页 |
