摘要 | 第3-6页 |
Abstract | 第6-9页 |
List of Figures | 第13-15页 |
List of Tables | 第15-16页 |
1 Introduction | 第16-32页 |
1.1 Geo-tagged social media | 第18页 |
1.2 Recommendation systems | 第18-20页 |
1.3 Research focus | 第20-27页 |
1.3.1 Analysis of attractive areas | 第22-23页 |
1.3.2 Recommendations of interesting tourist locations | 第23-24页 |
1.3.3 Personalized travel recommendations | 第24-26页 |
1.3.4 Recommendations of interesting travel sequences | 第26-27页 |
1.4 Research framework | 第27-28页 |
1.5 Contributions | 第28-30页 |
1.6 Structure of the thesis | 第30-32页 |
2 Dataset | 第32-36页 |
2.1 Data acquisition | 第32页 |
2.2 Data pre-processing | 第32-36页 |
3 Analysis of attractive areas using geo-tag photos | 第36-53页 |
3.1 Introduction | 第36-38页 |
3.2 Related work | 第38-40页 |
3.3 Problem definition | 第40-41页 |
3.4 Mapping geo-tags to tourist locations (finding tourist locations) | 第41-44页 |
3.5 Inferring the semantic of tourist locations | 第44-48页 |
3.6 Profiling locations and building the database of tourist locations | 第48-52页 |
3.7 Summary | 第52-53页 |
4 Recommendations of interesting tourist locations | 第53-70页 |
4.1 Introduction | 第53-55页 |
4.2 Related work | 第55-58页 |
4.2.1 Recommendation Systems | 第55页 |
4.2.2 Recommendations based on user-expertise model | 第55-56页 |
4.2.3 Extraction and ranking of locations from GPS records and geo-tagged social media | 第56-57页 |
4.2.4 Context-aware recommendations | 第57-58页 |
4.3 Problem definition | 第58-59页 |
4.4 System architecture | 第59-60页 |
4.5 Modelling users-locations-location categories relationship | 第60-61页 |
4.6 Mining interestingness (significance) of locations | 第61-62页 |
4.7 Context-aware interesting(significant)tourist locations recommendations | 第62-64页 |
4.8 Experimental evaluation and results | 第64-67页 |
4.8.1 Tourist locations' recommendation | 第64-67页 |
4.8.1.1 Ground truth and methodology for evaluation | 第64页 |
4.8.1.2 Baseline methods | 第64-66页 |
4.8.1.3 Metrics and results | 第66-67页 |
4.8.1.4 Performance evaluation with individual contexts | 第67页 |
4.9 Summary | 第67-70页 |
5 Personalized travel recommendations | 第70-89页 |
5.1 Introduction | 第70-72页 |
5.2 Related work | 第72-74页 |
5.3 Preliminaries and problem definition | 第74-75页 |
5.4 Context-aware personalized travel recommendation system | 第75-81页 |
5.4.1 System architecture | 第75-77页 |
5.4.2 Building user-location matrix | 第77-78页 |
5.4.3 Building user-user similarity matrix | 第78页 |
5.4.4 Recommendations | 第78-81页 |
5.5 Experimental evaluation and results | 第81-86页 |
5.5.1 Finding tourist locations | 第81页 |
5.5.2 Context-aware personalized travel recommendations | 第81-86页 |
5.5.2.1 Ground truth and methodology for evaluation | 第81-82页 |
5.5.2.2 Baseline methods | 第82-83页 |
5.5.2.3 Metrics and results | 第83-86页 |
5.5.2.4 Performance evaluation with individual contexts | 第86页 |
5.6 A personalized context-aware significant tourist locations recommendation method | 第86-88页 |
5.6.1 Evaluation of personalized context-aware significant tourist locations recommendation method | 第86-88页 |
5.7 Summary | 第88-89页 |
6 Recommendations of interesting tourist sequences | 第89-106页 |
6.1 Introduction | 第89-90页 |
6.2 Related work | 第90-92页 |
6.2.1 Mining interesting patterns | 第91页 |
6.2.2 Mining movement patterns from web information and mobility data | 第91-92页 |
6.2.3 Mining users' travel patterns from user contributed geo-tagged social media | 第92页 |
6.3 Problem definition | 第92-95页 |
6.4 Methodology | 第95-96页 |
6.5 Identification of users' trips | 第96页 |
6.6 Mining frequent sequential travel patterns(travel sequences) | 第96-98页 |
6.7 Recommendations | 第98-100页 |
6.7.1 Frequent travel sequence patterns(FR) | 第99页 |
6.7.2 Context-aware significant travel sequence patterns(CSTR): | 第99-100页 |
6.8 Experiments and results | 第100-105页 |
6.8.1 User trips and travel sequence patterns generation | 第100-101页 |
6.8.2 Ranking travel sequence patterns | 第101-105页 |
6.8.2.1 Appropriateness | 第101-103页 |
6.8.2.2 Ranking relevance | 第103-105页 |
6.9 Summary | 第105-106页 |
7 Conclusions and future work | 第106-110页 |
Bibliography | 第110-123页 |
Publications from this thesis | 第123-124页 |
Acknowledgements | 第124页 |