| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.1 基于位置的社交网络 | 第10页 |
| 1.1.2 情感分析 | 第10页 |
| 1.1.3 推荐系统 | 第10-11页 |
| 1.1.4 行程规划 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.1 情感分析研究现状 | 第11页 |
| 1.2.2 推荐系统相关内容研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 行程规划研究现状 | 第12页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文结构 | 第13-14页 |
| 第二章 相关技术 | 第14-28页 |
| 2.1 数据预处理 | 第14-15页 |
| 2.1.1 数据清洗 | 第14页 |
| 2.1.2 数据集成 | 第14-15页 |
| 2.1.3 数据转换 | 第15页 |
| 2.1.4 数据归约 | 第15页 |
| 2.2 情感分析 | 第15-17页 |
| 2.2.1 基于词典的情感分析 | 第16页 |
| 2.2.2 基于机器学习的情感分析 | 第16-17页 |
| 2.3 推荐系统 | 第17-21页 |
| 2.3.1 用户建模 | 第17-18页 |
| 2.3.2 推荐项目建模 | 第18-19页 |
| 2.3.3 推荐算法 | 第19-21页 |
| 2.4 推荐系统的评价 | 第21-24页 |
| 2.4.1 准确度评价 | 第21-23页 |
| 2.4.2 其他评价指标 | 第23页 |
| 2.4.3 评价的方法 | 第23-24页 |
| 2.5 行程规划 | 第24-27页 |
| 2.5.1 频繁序列挖掘 | 第24-25页 |
| 2.5.2 用户模型与项目模型对于行程制定的影响 | 第25-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 情感分析模型的设计 | 第28-39页 |
| 3.1 基于SENTIWORDNET情感词典的情感分析模型设计 | 第28-32页 |
| 3.1.1 SENTIWORDNET情感词典结构分析 | 第28-29页 |
| 3.1.2 单词或短语情感值的查询与计算 | 第29页 |
| 3.1.3 语句情感值计算 | 第29-32页 |
| 3.2 基于AFINN情感词典的情感分析模型设计 | 第32-35页 |
| 3.2.1 AFINN情感词典结构分析 | 第32-33页 |
| 3.2.2 AFINN情感词典情感极性词分布情况分析 | 第33-34页 |
| 3.2.3 语句情感值计算 | 第34-35页 |
| 3.3 两种情感模型的对比 | 第35-37页 |
| 3.3.1 测试数据与判定方法 | 第35-36页 |
| 3.3.2 结果对比 | 第36-37页 |
| 3.4 评分转化 | 第37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 个性化推荐模型的设计 | 第39-48页 |
| 4.1 协同过滤推荐算法存在的问题 | 第39-40页 |
| 4.2 个性化推荐模型的设计 | 第40-46页 |
| 4.2.1 基于用户的协同过滤模型 | 第40-41页 |
| 4.2.2 基于地理位置的推荐模型设计 | 第41-44页 |
| 4.2.3 基于好友关系的推荐模型设计 | 第44页 |
| 4.2.4 几种推荐模型的结合 | 第44-46页 |
| 4.3 个性化推荐模型准确性验证 | 第46-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 旅游行程推荐算法的设计与实现 | 第48-58页 |
| 5.1 地点热度与频繁项集 | 第48-49页 |
| 5.1.1 地点热度计算 | 第48页 |
| 5.1.2 频繁项集发现 | 第48-49页 |
| 5.2 行程推荐算法设计 | 第49-50页 |
| 5.2.1 时间行程分段 | 第49页 |
| 5.2.2 用户喜好类别获取 | 第49-50页 |
| 5.2.3 当前情形下用户对于位置点评分预测 | 第50页 |
| 5.3 行程规划算法实现 | 第50-53页 |
| 5.4 行程规划结果验证 | 第53页 |
| 5.5 旅游行程规划系统 | 第53-56页 |
| 5.6 本章小结 | 第56-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第64页 |
