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基于位置社交网络的移动用户群兴趣点推荐技术研究

摘要第2-4页
ABSTRACT第4-5页
1 绪论第8-16页
    1.1 研究背景第8页
    1.2 国内外研究综述第8-11页
        1.2.1 基于地理信息推荐第9-10页
        1.2.2 基于时空效应推荐第10页
        1.2.3 基于用户签到位置与社交活动融合推荐第10-11页
    1.3 研究意义第11-14页
        1.3.1 理论意义第11-12页
        1.3.2 实践意义第12-14页
    1.4 研究的主要创新点第14页
    1.5 论文框架及组织结构第14-16页
2 相关理论基础知识介绍第16-27页
    2.1 推荐系统概述第16-23页
        2.1.1 传统推荐模型第16-19页
        2.1.2 社会化推荐系统第19-22页
        2.1.3 基于位置的社会化网络推荐第22-23页
    2.2 推荐系统面临的问题第23页
        2.2.1 冷启动问题第23页
        2.2.2 数据稀疏性第23页
    2.3 LBSN的介绍第23-26页
        2.3.1 LBSN的定义第23页
        2.3.2 LBSN的发展第23-24页
        2.3.3 LBSN推荐系统框架第24-26页
    2.4 本章小结第26-27页
3 考虑融合多因素的MRST模型构建第27-40页
    3.1 问题描述及定义第27-28页
    3.2 用户兴趣相似性的确定第28-34页
        3.2.1 信息熵的确定第28页
        3.2.2 移动用户群体的划分第28-30页
        3.2.3 强弱关系的确定第30-31页
        3.2.4 移动用户相似性确定第31-34页
        3.2.5 算法描述第34页
    3.3 地理位置相似性第34-35页
    3.4 时间影响第35-37页
    3.5 MRST模型与算法描述第37-39页
        3.5.1 考虑多因素的模型与参数估计第37-38页
        3.5.2 考虑多因素算法描述第38-39页
    3.6 本章小结第39-40页
4 实验设计与结果分析第40-50页
    4.1 数据集介绍与观察描述第40-43页
        4.1.1 数据集介绍第40-41页
        4.1.2 数据集观察与描述第41-43页
    4.2 实验评价标准第43-45页
        4.2.1 评价方法第43-44页
        4.2.2 实验评价第44-45页
    4.3 对比算法描述第45-46页
    4.4 实验与结果分析第46-49页
    4.5 本章小结第49-50页
5 总结与展望第50-52页
    5.1 论文总结第50-51页
    5.2 研究局限性和未来研究方向第51-52页
在学期间发表的科研成果第52-53页
参考文献第53-58页
后记第58-59页

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