基于异质社交网络的POI个性化推荐系统设计与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状和发展趋势 | 第10-12页 |
| 1.2.1 整体现状和发展趋势 | 第10-11页 |
| 1.2.2 异质社交网络的现状和发展趋势 | 第11页 |
| 1.2.3 POI推荐的现状与发展趋势 | 第11-12页 |
| 1.2.4 推荐系统的现状和发展趋势 | 第12页 |
| 1.3 研究内容 | 第12-14页 |
| 1.4 论文结构 | 第14页 |
| 1.5 本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 个性化推荐算法与核心技术 | 第15-23页 |
| 2.1 个性化推荐算法的概述 | 第15-17页 |
| 2.1.1 基于协同过滤的推荐算法 | 第15-16页 |
| 2.1.2 基于社交的算法 | 第16-17页 |
| 2.1.3 基于异质信息网络的推荐算法 | 第17页 |
| 2.2 大数据技术 | 第17-21页 |
| 2.2.1 Hadoop | 第17-18页 |
| 2.2.2 HDFS | 第18-19页 |
| 2.2.3 Spark | 第19-21页 |
| 2.3 推荐系统概述 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于异质社交网络的POI推荐算法研究 | 第23-38页 |
| 3.1 构建异质社交网络模型 | 第23-26页 |
| 3.2 元路径选择 | 第26-29页 |
| 3.3 POI推荐 | 第29-33页 |
| 3.4 算法验证与结果分析 | 第33-37页 |
| 3.4.1 实验环境 | 第33页 |
| 3.4.2 实验数据集 | 第33-35页 |
| 3.4.3 算法评价指标 | 第35页 |
| 3.4.4 实验设计 | 第35-36页 |
| 3.4.5 结果分析 | 第36-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 POI推荐系统概要设计 | 第38-47页 |
| 4.1 需求分析 | 第38-41页 |
| 4.1.1 功能性需求 | 第39-40页 |
| 4.1.2 系统性能需求 | 第40-41页 |
| 4.2 设计的目标 | 第41-42页 |
| 4.3 数据库设计 | 第42-45页 |
| 4.4 系统设计与模块划分 | 第45-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 POI推荐系统详细设计 | 第47-60页 |
| 5.1 数据预处理模块 | 第47-50页 |
| 5.2 WEB服务 | 第50-52页 |
| 5.3 推荐引擎离线计算模块 | 第52-56页 |
| 5.4 推荐引擎在线计算模块 | 第56-59页 |
| 5.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 系统测试 | 第60-65页 |
| 6.1 测试环境 | 第60页 |
| 6.2 系统用例测试与结果分析 | 第60-63页 |
| 6.3 并发性能测试 | 第63-64页 |
| 6.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第七章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 7.1 工作成果总结 | 第65-66页 |
| 7.2 后续研究展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
