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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

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