基于位置服务社交网络的推荐方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 本文工作及组织结构 | 第11-14页 |
| 第二章 相关技术 | 第14-22页 |
| 2.1 社交网络 | 第14-17页 |
| 2.1.1 基本概念 | 第14-16页 |
| 2.1.2 社会影响 | 第16-17页 |
| 2.1.3 发展趋势 | 第17页 |
| 2.2 基于位置的服务 | 第17-21页 |
| 2.2.1 基于位置的服务概述 | 第17-18页 |
| 2.2.2 基于位置服务的定位方法 | 第18-19页 |
| 2.2.3 基于位置服务的应用 | 第19-21页 |
| 2.2.4 面临的挑战 | 第21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 推荐算法 | 第22-33页 |
| 3.1 基于内容的推荐 | 第22-23页 |
| 3.2 基于关联规则的推荐算法 | 第23-26页 |
| 3.2.1 Apriori算法 | 第23-25页 |
| 3.2.2 FP-tree算法 | 第25-26页 |
| 3.3 基于协同过滤的推荐 | 第26-31页 |
| 3.3.1 基于用户的协同过滤推荐算法 | 第28-30页 |
| 3.3.2 基于项目的协同过滤推荐算法 | 第30-31页 |
| 3.4 推荐算法的比较 | 第31-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 远距离地点推荐方法的研究 | 第33-46页 |
| 4.1 远距离地点推荐方法的体系架构 | 第33-34页 |
| 4.2 地点的取 | 第34-35页 |
| 4.3 多关系模型建模 | 第35-39页 |
| 4.3.1 用户与地点间的关系 | 第36-37页 |
| 4.3.2 用户与用户间的关系 | 第37页 |
| 4.3.3 地点与地点之间的关系 | 第37-38页 |
| 4.3.4 多关系的融合 | 第38-39页 |
| 4.4 重启动随机游走算法的应用 | 第39-45页 |
| 4.4.1 重启动随机游走算法 | 第39-41页 |
| 4.4.2 个人推荐 | 第41页 |
| 4.4.3 群组推荐 | 第41-43页 |
| 4.4.4 重启动随机游走算法的可扩展性 | 第43-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 实验与结果分析 | 第46-57页 |
| 5.1 数据集与评估 | 第46-48页 |
| 5.1.1 数据集 | 第46-47页 |
| 5.1.2 对于个人推荐的评估 | 第47页 |
| 5.1.3 对于群组推荐的评估 | 第47-48页 |
| 5.2 性能指标 | 第48页 |
| 5.3 对于个人的推荐结果 | 第48-53页 |
| 5.3.1 对比方法 | 第48-49页 |
| 5.3.2 实验结果 | 第49-53页 |
| 5.4 对群组的推荐结果 | 第53-55页 |
| 5.4.1 对比方法 | 第53页 |
| 5.4.2 实验结果 | 第53-55页 |
| 5.5 实验结果分析 | 第55-56页 |
| 5.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 总结 | 第57-58页 |
| 6.2 展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
