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一种引入元路径链路预测机制的好友推荐算法

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一种引入元路径链路预测机制的好友推荐算法
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
  1. 绪论第9-15页
    1.1. 选题背景及意义第9-10页
    1.2. 推荐系统应用概况第10-12页
    1.3. 好友推荐技术相关研究第12-14页
    1.4. 本文工作及组织结构第14-15页
  2. 相关理论与技术研究第15-36页
    2.1. 推荐系统概述第15页
    2.2. 推荐流程第15-16页
    2.3. 主要推荐方法及应用第16-25页
      2.3.1. 基于内容的推荐第16-18页
      2.3.2. 基于协同过滤的推荐算法第18-22页
      2.3.3. 组合推荐第22-23页
      2.3.4. 基于社交网络的推荐第23-25页
    2.4. 链路预测相关研究第25-34页
      2.4.1. 基于相似性链路预测第25-30页
      2.4.2. 基于最大似然的链路预测第30-33页
      2.4.3. 基于概率模型第33-34页
    2.5. 本章小结第34-36页
  3. 基于元路径的链接预测算法第36-47页
    3.1. 位置相关性分析第36-39页
      3.1.1. 兴趣点模型第36-38页
      3.1.2. 相关性计算第38-39页
    3.2. LBSN网络结构建模第39-40页
    3.3. 基于元路径的好友预测算法第40-46页
      3.3.1. 数据预处理第41-42页
      3.3.2. 连接概率第42-44页
      3.3.3. 产生推荐第44-46页
    3.4. 本章小结第46-47页
  4. 实验与分析第47-54页
    4.1. 实验数据第47页
    4.2. 实验环境第47页
    4.3. 实验过程第47-50页
      4.3.1. 数据预处理第47-49页
      4.3.2. 计算签到点相关性第49页
      4.3.3. 计算用户连接概率第49-50页
      4.3.4. 产生推荐集第50页
    4.4. 评价标准第50-51页
    4.5. 实验结果及分析第51-53页
    4.6. 本章小结第53-54页
  5. 结论第54-55页
参考文献第55-62页
致谢第62-63页
攻读硕士学位期间科研成果和参加的主要科研项目第63页

本篇论文共63页,点击这进入下载页面
 
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