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融合位置上下文和信任关系的美食商家推荐算法研究与实现

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融合位置上下文和信任关系的美食商家推荐算法研究与实现
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-14页
  1.1 课题研究背景及意义第10-11页
  1.2 国内外研究现状第11-12页
  1.3 本文主要研究内容第12-13页
  1.4 论文组织结构第13-14页
第二章 基于位置和奇异值分解的美食商家推荐算法第14-24页
  2.1 引言第14页
  2.2 相关研究第14-15页
  2.3 基于位置和奇异值分解的美食商家推荐算法第15-20页
    2.3.1 数据模型第15-16页
    2.3.2 奇异值分解缓解数据稀疏性模型第16页
    2.3.3 相似度计算第16-17页
    2.3.4 生成推荐候选列表第17-18页
    2.3.5 计算旅行代价(TravelPenalty)第18页
    2.3.6 生成最终Top-N推荐第18页
    2.3.7 算法步骤描述第18-20页
  2.4 实验及结果分析第20-23页
    2.4.1 实验环境第20页
    2.4.2 实验数据集第20-21页
    2.4.3 实验评价指标第21页
    2.4.4 实验描述及结果分析第21-23页
  2.5 本章小结第23-24页
第三章 基于信任和相似性的美食商家推荐算法第24-34页
  3.1 引言第24-25页
  3.2 基于信任和相似性的美食商家推荐算法第25-29页
    3.2.1 数据模型第25页
    3.2.2 信任度计算第25-27页
    3.2.3 相似度计算第27页
    3.2.4 评分预测第27-28页
    3.2.5 算法步骤描述第28-29页
  3.3 实验及结果分析第29-33页
    3.3.1 实验评价指标第29-30页
    3.3.2 实验描述及结果分析第30-33页
  3.4 本章小结第33-34页
第四章 一种基于OAuth2.0的认证授权实现方法第34-50页
  4.1 引言第34页
  4.2 OAuth协议概述第34-35页
  4.3 方法描述第35-39页
    4.3.1 认证阶段第35-36页
    4.3.2 授权阶段第36-38页
    4.3.3 请求推荐信息阶段第38-39页
  4.4 实验系统验证与分析第39-49页
    4.4.1 实验系统总体架构设计第39-40页
    4.4.2 实验系统数据存储设计第40-42页
    4.4.3 实验系统实现第42-44页
    4.4.4 测试与分析第44-49页
  4.5 本章小结第49-50页
第五章 总结与展望第50-53页
  5.1 论文工作总结第50-51页
  5.2 下一步工作展望第51-53页
参考文献第53-58页
致谢第58页

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