商圈中连续地点推荐系统的研究与实现
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状与存在的问题 | 第10-11页 |
| 1.2.1 研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 现有研究存在的问题 | 第11页 |
| 1.3 研究内容与取得的成果 | 第11-12页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第11页 |
| 1.3.2 研究内容与成果 | 第11-12页 |
| 1.4 论文结构 | 第12-14页 |
| 第二章 连续地点推荐系统的技术分析 | 第14-28页 |
| 2.1 连续地点推荐系统研究综述 | 第14-22页 |
| 2.1.1 经典推荐算法 | 第14-16页 |
| 2.1.2 非个性化地点推荐系统 | 第16-17页 |
| 2.1.3 个性化地点推荐系统 | 第17-22页 |
| 2.2 现有研究存在的问题 | 第22-23页 |
| 2.3 本文的技术路线 | 第23-24页 |
| 2.4 相关理论与技术介绍 | 第24-27页 |
| 2.4.1 地点推荐方法 | 第24-25页 |
| 2.4.2 地点实时信息获取方法 | 第25页 |
| 2.4.3 地点推荐系统评测 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 连续地点推荐系统的研究 | 第28-51页 |
| 3.1 场景分析及相关概念定义 | 第28-33页 |
| 3.1.1 场景分析 | 第28-31页 |
| 3.1.2 基本概念定义 | 第31-33页 |
| 3.2 连续地点推荐方法 | 第33-49页 |
| 3.2.1 相似度计算 | 第33-40页 |
| 3.2.2 地点推荐方法 | 第40-43页 |
| 3.2.3 获取推荐地点实时信息 | 第43-48页 |
| 3.2.4 冷启动问题 | 第48-49页 |
| 3.3 本章小结 | 第49-51页 |
| 第四章 连续地点推荐系统的设计与实现 | 第51-69页 |
| 4.1 系统设计与实现 | 第51-61页 |
| 4.1.1 系统架构 | 第51页 |
| 4.1.2 离线计算 | 第51-56页 |
| 4.1.3 在线计算 | 第56-58页 |
| 4.1.4 客户端 | 第58-61页 |
| 4.2 实验与评测 | 第61-68页 |
| 4.2.1 数据集介绍 | 第61-62页 |
| 4.2.2 参数选择 | 第62-64页 |
| 4.2.3 实验方法 | 第64-66页 |
| 4.2.4 实验结果 | 第66-68页 |
| 4.3 本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 5.1 本文总结 | 第69-70页 |
| 5.2 未来研究展望 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 研究生阶段所参与科研项目(附录) | 第75-76页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第76-77页 |
| 附件 | 第77-79页 |
