基于社交网络的个体及群体兴趣点推荐研究

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基于社交网络的个体及群体兴趣点推荐研究

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基于社交网络的个体及群体兴趣点推荐研究

论文目录
中文摘要	第1-5页
abstract	第5-9页
第一章绪论	第9-18页
1.1 研究背景及意义	第9-11页
1.2 国内外研究现状	第11-15页
1.2.1 位置推荐	第11-14页
1.2.2 群体推荐	第14-15页
1.3 本文的主要工作	第15-17页
1.4 论文的组织结构	第17-18页
第二章相关概念和技术	第18-28页
2.1 相关概念	第18-20页
2.1.1 社交网络	第18-20页
2.1.2 基础定义	第20页
2.2 协同过滤推荐算法	第20-24页
2.2.1 基于存储的协同过滤	第21-23页
2.2.2 基于模型的协同过滤	第23-24页
2.3 概率主题模型LDA	第24-26页
2.3.1 LDA建模	第24-25页
2.3.2 Gibbs采样	第25-26页
2.4 核密度估计	第26-27页
2.5 本章小结	第27-28页
第三章基于层次结构的个体兴趣点推荐	第28-46页
3.1 引言	第28-30页
3.2 问题分析与定义	第30-31页
3.3 分层地理空间矩阵分解模型HGMF	第31-35页
3.3.1 加权矩阵分解WMF	第31-32页
3.3.2 融入地理位置信息	第32-33页
3.3.3 探索层次结构	第33-35页
3.4 模型参数估计	第35-40页
3.4.1 平面矩阵学习	第35-37页
3.4.2 层次矩阵估计	第37-40页
3.5 实验与结果分析	第40-45页
3.5.1 实验数据集与设置	第40-42页
3.5.2 实验结果分析	第42-45页
3.6 本章小结	第45-46页
第四章基于生成模型的群体兴趣点推荐	第46-63页
4.1 引言	第46-48页
4.2 问题分析与定义	第48-49页
4.3 位置社交群体生成模型GSGR	第49-53页
4.3.1 构建群体生成模型	第49-53页
4.3.2 融入地理位置信息	第53页
4.4 模型参数估计	第53-55页
4.5 推荐策略	第55-56页
4.6 实验与结果分析	第56-62页
4.6.1 实验数据集与设置	第56-58页
4.6.2 实验结果分析	第58-62页
4.7 本章小结	第62-63页
第五章总结与展望	第63-65页
5.1 工作总结	第63-64页
5.2 工作展望	第64-65页
参考文献	第65-72页
攻读硕士学位期间的科研成果与科研项目	第72-73页
致谢	第73-74页

本篇论文共74页，点击这进入下载页面。

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