基于地理位置的社交网络潜在用户和位置推荐模型研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·研究内容 | 第9页 |
| ·研究目标与意义 | 第9页 |
| ·论文组织结构 | 第9-11页 |
| 第二章 位置社交网络及其相关技术介绍 | 第11-22页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·研究现状 | 第11-16页 |
| ·LBSN 简介 | 第11-12页 |
| ·LBSN 研究现状 | 第12-16页 |
| ·空间数据库 | 第16-17页 |
| ·空间数据库简介 | 第16页 |
| ·LBS 应用中的数据库 | 第16-17页 |
| ·空间数据挖掘及个性化推荐 | 第17-21页 |
| ·空间数据挖掘 | 第17-18页 |
| ·个性化推荐 | 第18-19页 |
| ·经典推荐算法 | 第19-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 签到数据表示及其特征 | 第22-31页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·Foursquare 签到介绍 | 第22-23页 |
| ·签到数据抓取 | 第23-24页 |
| ·签到数据分类 | 第24-26页 |
| ·签到数据格式 | 第24-25页 |
| ·签到数据存储 | 第25页 |
| ·好友关系数据存储 | 第25-26页 |
| ·签到数据特征挖掘 | 第26-30页 |
| ·签到分布特征 | 第27-28页 |
| ·好友之间距离分布特征 | 第28页 |
| ·用户签到距离分布特征 | 第28-29页 |
| ·用户签到次数分布特征 | 第29-30页 |
| ·位置签到次数分布特征 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 用户推荐模型研究 | 第31-45页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·用户推荐模型简介 | 第31页 |
| ·基于位置的局部用户推荐模型 | 第31-35页 |
| ·建模过程 | 第32-33页 |
| ·实验与讨论 | 第33-35页 |
| ·基于位置的全局用户推荐模型 | 第35-43页 |
| ·用户对位置的贡献度 | 第35-36页 |
| ·逻辑斯蒂回归模型和参数估计 | 第36-38页 |
| ·特征选择 | 第38-39页 |
| ·建模过程 | 第39-42页 |
| ·实验与讨论 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第五章 位置推荐模型研究 | 第45-59页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·基于评分的位置推荐模型 | 第45-49页 |
| ·贡献度评分 | 第45-46页 |
| ·协同过滤推荐 | 第46-48页 |
| ·实验与讨论 | 第48-49页 |
| ·基于主题的位置推荐模型 | 第49-58页 |
| ·LDA 主题模型 | 第49-54页 |
| ·位置推荐建模过程 | 第54-56页 |
| ·实验与讨论 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·论文完成的工作 | 第59-60页 |
| ·未来的研究方向 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 附录 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
