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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

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