基于链接预测模型的移动用户偏好预测方法的研究与实现
摘要 | 第1-5页 |
ABSTRACT | 第5-10页 |
第一章 绪论 | 第10-14页 |
·引言 | 第10-11页 |
·研究意义 | 第11页 |
·本文的主要工作和研究内容 | 第11-12页 |
·本文的组织结构 | 第12-14页 |
第二章 移动社会化网络及协同过滤 | 第14-19页 |
·移动社会化网络 | 第14-15页 |
·社会化网络的基本概念 | 第14页 |
·移动社会化网络的简介 | 第14-15页 |
·移动社会化网络的研究价值 | 第15页 |
·协同过滤算法 | 第15-18页 |
·协同过滤算法的简介 | 第16页 |
·相似度计算和近似邻居 | 第16-17页 |
·协同过滤算法存在的问题 | 第17-18页 |
·本章小结 | 第18-19页 |
第三章 基于信任度的移动用户偏好预测 | 第19-38页 |
·引言 | 第19-20页 |
·移动用户信任度 | 第20-22页 |
·信任度的简介 | 第20页 |
·信任度的特点 | 第20-21页 |
·经典的信任模型 | 第21-22页 |
·数据模型和数据处理 | 第22-23页 |
·数据模型 | 第22-23页 |
·数据预处理 | 第23页 |
·移动用户信任度计算模块 | 第23-27页 |
·相关概念定义 | 第23-25页 |
·移动通信网中的直接信任度计算 | 第25页 |
·移动通信网中的间接信任度计算 | 第25-27页 |
·移动用户信任网络的建立 | 第27页 |
·基于信任度的移动用户偏好预测 | 第27-30页 |
·移动用户相似度计算 | 第28-29页 |
·移动用户偏好预测 | 第29-30页 |
·移动用户偏好预测方法描述 | 第30页 |
·数据实验 | 第30-37页 |
·实验环境 | 第30-31页 |
·数据集介绍 | 第31页 |
·实验数据处理 | 第31-32页 |
·实验评价标准 | 第32-33页 |
·实验结果及分析 | 第33-37页 |
·本章小结 | 第37-38页 |
第四章 基于链接预测的移动用户偏好预测 | 第38-55页 |
·引言 | 第38页 |
·链接预测模型 | 第38-41页 |
·链接预测简介 | 第39页 |
·链接预测模型 | 第39-41页 |
·特征向量和链接预测方法 | 第41-43页 |
·链接预测方法简介 | 第41页 |
·链接预测的基本方法 | 第41-43页 |
·链接预测分类模型 | 第43-46页 |
·分类模型的简介 | 第43-45页 |
·最小二乘支持向量机 | 第45-46页 |
·数据模型和数据处理 | 第46-47页 |
·数据模型 | 第46页 |
·数据预处理 | 第46-47页 |
·基于链接预测的移动用户偏好预测方法 | 第47-50页 |
·特征向量选取 | 第47-48页 |
·基于最小乘支持向量机的分类预测 | 第48-49页 |
·移动用户偏好预测 | 第49-50页 |
·移动用户偏好预测方法描述 | 第50页 |
·数据实验 | 第50-54页 |
·实验数据处理 | 第51页 |
·实验评价标准 | 第51页 |
·实验结果及分析 | 第51-54页 |
·本章小结 | 第54-55页 |
第五章 基于时间衰减的移动用户偏好预测 | 第55-69页 |
·引言 | 第55页 |
·上下文相关问题 | 第55-58页 |
·上下文的简介 | 第56页 |
·上下文对移动用户偏好的影响 | 第56-57页 |
·用户偏好的时间衰减特性 | 第57-58页 |
·数据模型和数据处理 | 第58-59页 |
·数据模型 | 第58-59页 |
·数据预处理 | 第59页 |
·基于时间衰减的移动用户偏好预测 | 第59-63页 |
·时间衰减函数 | 第59-60页 |
·基于时间衰减的移动用户相似性计算 | 第60-62页 |
·基于时间衰减的移动用户信任度计算 | 第62页 |
·基于时间衰减的移动用户偏好预测 | 第62-63页 |
·移动用户偏好预测方法描述 | 第63页 |
·数据实验 | 第63-68页 |
·实验数据处理 | 第63-64页 |
·实验评价标准 | 第64页 |
·实验结果及分析 | 第64-68页 |
·本章小结 | 第68-69页 |
第六章 结束语 | 第69-71页 |
·论文工作总结 | 第69-70页 |
·下一步工作展望 | 第70-71页 |
参考文献 | 第71-75页 |
致谢 | 第75-76页 |
攻读学位期间发表的学术论文 | 第76页 |