基于旅游文记的旅游景点推荐及行程路线规划系统
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题背景和研究意义 | 第10-13页 |
| 1.2 本文工作与贡献 | 第13-14页 |
| 1.3 本文组织 | 第14-15页 |
| 第2章 相关工作和技术研究 | 第15-24页 |
| 2.1 旅游文记挖掘和旅游景点推荐 | 第15-16页 |
| 2.1.1 旅游文记挖掘相关研究 | 第15页 |
| 2.1.2 景点推荐相关研究 | 第15-16页 |
| 2.2 关联规则挖掘和聚类算法 | 第16-19页 |
| 2.2.1 关联规则算法介绍 | 第16-17页 |
| 2.2.2 关联规则挖掘基本概念 | 第17-19页 |
| 2.3 旅游行程规划和skyline算法 | 第19-22页 |
| 2.3.1 旅游行程规划算法 | 第19-20页 |
| 2.3.2 最小生成树聚类算法 | 第20-22页 |
| 2.4 旅游路线规划算法介绍 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 旅游景点推荐以及行程规划 | 第24-51页 |
| 3.1 景点提取与数据集生成 | 第24-29页 |
| 3.1.1 旅游文记获取 | 第24-25页 |
| 3.1.2 地理名词描述 | 第25页 |
| 3.1.3 基于旅游文记的地理名词提取与优化 | 第25-29页 |
| 3.2 基于地理本体树的热门旅游景点推荐算法 | 第29-31页 |
| 3.2.1 地理本体树建立 | 第29-30页 |
| 3.2.2 基于地理本体树的热门旅游景点推荐算法 | 第30-31页 |
| 3.3 基于关联规则的热门旅游景点推荐算法 | 第31-39页 |
| 3.3.1 FP-tree构建和挖掘过程 | 第32-35页 |
| 3.3.2 Closet+算法特点以及实现 | 第35-37页 |
| 3.3.3 基于关联规则的热门旅游景点推荐算法 | 第37-39页 |
| 3.4 基于最小生成树聚类的旅游行程规划算法 | 第39-40页 |
| 3.5 算法测试 | 第40-49页 |
| 3.5.1 地理名词提取结果 | 第41-42页 |
| 3.5.2 基于地理本体树的热门旅游景点推荐 | 第42-44页 |
| 3.5.3 基于关联规则的旅游景点推荐 | 第44-46页 |
| 3.5.4 旅游行程规划算法 | 第46-49页 |
| 3.6 本章小结 | 第49-51页 |
| 第4章 旅游路线规划 | 第51-80页 |
| 4.1 问题描述 | 第51-54页 |
| 4.2 旅游路线规划算法 | 第54-72页 |
| 4.2.1 路线规划算法基本概念 | 第55-58页 |
| 4.2.2 基本性质和定理 | 第58-59页 |
| 4.2.3 MultipleGuide算法框架 | 第59-64页 |
| 4.2.4 优化策略 | 第64-70页 |
| 4.2.5 路线规划算法复杂度分析 | 第70-72页 |
| 4.3 旅游路线规划算法实验 | 第72-79页 |
| 4.3.1 实验数据和实验参数 | 第72-74页 |
| 4.3.2 实验展示 | 第74-79页 |
| 4.4 本章小结 | 第79-80页 |
| 第5章 系统设计与展示 | 第80-90页 |
| 5.1 系统功能和框架 | 第80-81页 |
| 5.1.1 功能设计 | 第80-81页 |
| 5.1.2 系统架构 | 第81页 |
| 5.2 数据库设计 | 第81-83页 |
| 5.3 系统功能展示 | 第83-89页 |
| 5.3.1 旅游景点查询 | 第84-87页 |
| 5.3.2 旅游行程规划 | 第87-88页 |
| 5.3.3 旅游路线规划 | 第88-89页 |
| 5.4 本章小结 | 第89-90页 |
| 第6章 总结与展望 | 第90-92页 |
| 6.1 本文工作与贡献 | 第90-91页 |
| 6.2 未来研究展望 | 第91-92页 |
| 参考文献 | 第92-97页 |
| 致谢 | 第97页 |
