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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,
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。
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