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基于GPS轨迹的位置预测和活动推荐
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基于GPS轨迹的位置预测和活动推荐
论文目录
摘要
第1-6页
Abstract
第6-10页
第1章 绪论
第10-16页
1.1 问题的提出和定义
第10-11页
1.1.1 基于位置推荐问题的提出
第10页
1.1.2 基于位置推荐问题的定义
第10-11页
1.2 国内外研究现状
第11-13页
1.2.1 推荐系统的研究进展
第11-12页
1.2.2 推荐系统面临的挑战
第12-13页
1.3 本文的研究内容和意义
第13-14页
1.4 本文的组织结构
第14-16页
第2章 相关理论与技术
第16-22页
2.1 k-中心点聚类
第16-17页
2.2 关联规则
第17-19页
2.3 相似度衡量
第19-20页
2.4 本章小结
第20-22页
第3章 数据分析
第22-30页
3.1 Geolife数据集分析
第22-27页
3.1.1 Geolife数据集介绍
第22-25页
3.1.2 Geolife数据特征分析
第25-27页
3.2 大众点评数据集分析
第27页
3.3 数据集合并
第27-29页
3.3.1 官方授权和技术支持
第27页
3.3.2 利用Api获取相关数据
第27-28页
3.3.3 分析、解析采集到的数据
第28-29页
3.3.4 选择最可能的Activity
第29页
3.3.5 指定系统预设的感兴趣的类别
第29页
3.4 本章小结
第29-30页
第4章 基于用户相似的位置预测
第30-44页
4.1 问题描述
第30-33页
4.1.1 问题提出
第30页
4.1.2 问题定义
第30-33页
4.2 算法组织结构
第33-34页
4.3 数据预处理与兴趣点提取
第34-38页
4.3.1 数据预处理
第34-35页
4.3.2 StayPoint探测算法
第35-36页
4.3.3 StayRegion模糊聚类算法
第36-38页
4.4 相似用户发现算法
第38-39页
4.4.1 区域划分聚类
第38页
4.4.2 交互矩阵构建
第38-39页
4.4.3 相似度计算
第39页
4.5 基于相似用户的位置推荐算法
第39-42页
4.6 本章小结
第42-44页
第5章 基于活动规则的位置预测和活动推荐
第44-54页
5.1 问题描述
第44-46页
5.1.1 问题提出
第44页
5.1.2 问题定义
第44-46页
5.2 算法组织结构
第46-47页
5.3 数据预处理与SPA建模
第47-48页
5.3.1 SPA点提取
第47页
5.3.2 构建SPA模型
第47-48页
5.4 SPAG模型构建
第48-49页
5.5 语义序列规则提取算法
第49-52页
5.5.1 活动事务生成规则
第50页
5.5.2 频繁项提取规则
第50页
5.5.3 强规则挖掘规则
第50-51页
5.5.4 语义序列规则提取算法
第51-52页
5.6 本章小结
第52-54页
第6章 实验结果分析
第54-64页
6.1 实验环境
第54页
6.2 基于用户相似的推荐算法实验分析
第54-59页
6.2.1 实验参数说明
第54-55页
6.2.2 评价标准
第55-56页
6.2.3 停留点提取参数讨论
第56-57页
6.2.4 SR模糊聚类参数讨论
第57-58页
6.2.5 区域划分参数讨论
第58-59页
6.3 基于活动规则的推荐算法实验分析
第59-61页
6.3.1 实验参数说明
第59页
6.3.2 评价标准
第59-60页
6.3.3 SPA活动概率阈值讨论
第60-61页
6.3.4 置信度取值讨论
第61页
6.4 实验对比与结果分析
第61-64页
第7章 总结与展望
第64-66页
7.1 本文主要工作
第64页
7.2 进一步工作
第64-66页
参考文献
第66-70页
致谢
第70页
本篇论文共
70
页,
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。
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