摘要 | 第5-7页 |
ABSTRACT | 第7-9页 |
第一章 绪论 | 第13-19页 |
1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
1.2 国内外研究现状 | 第14-15页 |
1.3 研究内容 | 第15-17页 |
1.3.1 跨媒体旅游大数据的采集与分析 | 第15-16页 |
1.3.2 基于深度学习的景点图像位置识别与搜索 | 第16页 |
1.3.3 基于景点主题与游客搜索意图的旅游信息搜索 | 第16-17页 |
1.3.4 基于旅游大数据的景点位置识别与信息搜索系统的实现 | 第17页 |
1.4 论文总体结构 | 第17-19页 |
第二章 相关技术 | 第19-27页 |
2.1 地理位置信息挖掘算法 | 第19-21页 |
2.2 基于图像内容的图像位置识别算法 | 第21-24页 |
2.2.1 图像-位置建模方法 | 第21-22页 |
2.2.2 局部图像特征、HOG特征、深度图像特征及其在图像定位中的应用 | 第22-24页 |
2.3 基于用户搜索意图的信息搜索算法 | 第24-25页 |
2.4 本章小结 | 第25-27页 |
第三章 跨媒体旅游大数据的采集与分析 | 第27-39页 |
3.1 旅游信息爬取流程 | 第27-29页 |
3.1.1 旅游信息爬虫架构 | 第27-28页 |
3.1.2 旅游信息数据库建立 | 第28-29页 |
3.2 景点动态主题模型的建立 | 第29-34页 |
3.2.1 景点动态主题模型 | 第29-30页 |
3.2.2 基于景点动态主题模型的景点功能分类 | 第30-31页 |
3.2.3 景点兴趣主题模型训练实验结果及分析 | 第31-34页 |
3.3 景点图像位置信息挖掘 | 第34-37页 |
3.3.1 景点图像位置信息挖掘方法 | 第34页 |
3.3.2 旅游地点挖掘方法实验结果 | 第34-37页 |
3.4 本章小结 | 第37-39页 |
第四章 基于深度学习的景点图像位置识别与搜索 | 第39-55页 |
4.1 基于深度学习的景点图像位置识别与搜索方法的提出 | 第39-47页 |
4.1.1 基于深度学习的景点图像特征的获取 | 第39-42页 |
4.1.2 基于图像深度特征和地理位置的景点图像位置识别方法(DF+GeoRanking)提出 | 第42-45页 |
4.1.3 基于图像深度学习的景点图像搜索方法提出 | 第45-47页 |
4.2 基于深度学习的景点图像位置识别与搜索方法实验结果与分析 | 第47-54页 |
4.2.1 基于北京地区景点图像的实验 | 第47-51页 |
4.2.2 基于European Cities景点图像的实验 | 第51-54页 |
4.3 本章小结 | 第54-55页 |
第五章 基于景点主题与游客搜索意图的旅游信息搜索 | 第55-73页 |
5.1 基于景点主题与游客搜索意图的旅游信息搜索方法总体架构 | 第55-56页 |
5.2 基于景点主题与游客搜索意图的旅游信息搜索方法(L+DLAD+IA+IC)方法的提出 | 第56-62页 |
5.2.1 基于景点动态主题分布的搜索 | 第56-57页 |
5.2.2 景点评论搜索结果多元化 | 第57-60页 |
5.2.3 景点信息搜索的搜索意图分类 | 第60-62页 |
5.3 基于景点主题和搜索意图的旅游信息搜索方法实验结果及分析 | 第62-70页 |
5.3.1 基于景点动态主题与搜索结果多元化的景点信息搜索方法实验结果与分析 | 第62-68页 |
5.3.2 基于动态主题和搜索意图分类的景点信息搜索方法实验结果与分析 | 第68-70页 |
5.4 本章小结 | 第70-73页 |
第六章 基于旅游大数据的景点位置识别与信息搜索系统的实现 | 第73-87页 |
6.1 系统设计 | 第73-75页 |
6.1.1 系统总体架构 | 第73-74页 |
6.1.2 系统详细设计 | 第74-75页 |
6.2 旅游大数据分析模块的实现 | 第75-79页 |
6.2.1 景点动态主题挖掘模块实现 | 第75-76页 |
6.2.2 景点图像地理位置挖掘模块实现 | 第76-77页 |
6.2.3 景点签到信息展示模块 | 第77-79页 |
6.3 景点图像搜索模块的实现 | 第79-81页 |
6.3.1 基于深度学习和本地数据库的图像搜索模块 | 第80-81页 |
6.3.2 基于深度学习和第三方API的图像搜索模块 | 第81页 |
6.4 旅游信息搜索模块的实现 | 第81-82页 |
6.5 系统测试 | 第82-85页 |
6.5.1 测试环境 | 第82页 |
6.5.2 测试用例及实验结果 | 第82-85页 |
6.6 本章小结 | 第85-87页 |
第七章 总结与展望 | 第87-89页 |
7.1 总结 | 第87-88页 |
7.2 展望 | 第88-89页 |
参考文献 | 第89-94页 |
致谢 | 第94-95页 |
攻读学位期间研究成果 | 第95页 |