个性化的地点推荐方法研究
| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| abstract | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-19页 |
| 1.2.1 位置服务的发展 | 第15-18页 |
| 1.2.2 地点推荐研究现状 | 第18-19页 |
| 1.3 研究内容 | 第19-20页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第20-21页 |
| 第二章 相关研究基础 | 第21-31页 |
| 2.1 协同过滤方法概述 | 第21-22页 |
| 2.1.1 基于内存的协同过滤 | 第21-22页 |
| 2.1.2 基于模型的协同过滤 | 第22页 |
| 2.2 个性化的地点推荐方法 | 第22-28页 |
| 2.2.1 LBSN地点推荐的特征分析 | 第23-24页 |
| 2.2.2 基于签到数据的地点推荐 | 第24-26页 |
| 2.2.3 结合时间因素的地点推荐 | 第26-27页 |
| 2.2.4 结合地理位置的地点推荐 | 第27-28页 |
| 2.3 其他相关概念 | 第28-30页 |
| 2.3.1 相似度计算方法 | 第28-29页 |
| 2.3.2 LDA主题建模 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于时间相似性的地点推荐方法 | 第31-37页 |
| 3.1 LBSN上用户行为的时间属性分析 | 第31-32页 |
| 3.2 时间相似性计算 | 第32-33页 |
| 3.3 矩阵填补与矩阵分解 | 第33-34页 |
| 3.3.1 基于时间相似性的矩阵填补 | 第33-34页 |
| 3.3.2 基于矩阵分解的推荐方法 | 第34页 |
| 3.4 地点推荐的算法描述 | 第34-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 结合地理位置与地点主题的地点推荐方法 | 第37-45页 |
| 4.1 地理位置的影响 | 第37-40页 |
| 4.1.1 用户活动的多区域性 | 第37-39页 |
| 4.1.2 结合距离与区域性建模 | 第39-40页 |
| 4.2 基于主题的地点相似性 | 第40-43页 |
| 4.2.1 地点的文本信息描述 | 第40-41页 |
| 4.2.2 基于LDA的地点主题发现 | 第41-42页 |
| 4.2.3 地点相似性计算 | 第42-43页 |
| 4.3 地点推荐的算法描述 | 第43-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 实验设计与结果分析 | 第45-56页 |
| 5.1 实验设置与评价指标 | 第45-46页 |
| 5.1.1 实验环境 | 第45页 |
| 5.1.2 实验数据集 | 第45-46页 |
| 5.1.3 评价指标 | 第46页 |
| 5.2 基于时间相似性的地点推荐实验 | 第46-50页 |
| 5.2.1 基于时间相似性的矩阵填补 | 第47-48页 |
| 5.2.2 实验与讨论 | 第48-50页 |
| 5.3 基于位置与主题的地点推荐实验 | 第50-55页 |
| 5.3.1 地理位置的影响 | 第50-51页 |
| 5.3.2 LDA主题模型 | 第51-52页 |
| 5.3.3 实验与讨论 | 第52-55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 工作总结 | 第56页 |
| 6.2 展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第62-63页 |
