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基于位置社交网络的兴趣点推荐算法研究
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基于位置社交网络的兴趣点推荐算法研究
论文目录
摘要
第1-7页
Abstract
第7页
第1章 绪论
第11-17页
1.1 问题的提出
第11-13页
1.1.1 研究背景
第11-13页
1.1.2 研究意义
第13页
1.2 国内外研究现状
第13-15页
1.3 本文研究的主要内容、目标与方法
第15-16页
1.4 论文组织结构
第16页
1.5 本章小结
第16-17页
第2章 兴趣点推荐相关技术分析
第17-29页
2.1 传统的个性化推荐
第17-21页
2.1.1 协同过滤推荐
第17-19页
2.1.2 基于内容的推荐
第19-21页
2.1.3 混合推荐
第21页
2.2 基于位置社交网络的个性化推荐
第21-25页
2.2.1 位置社交网络数据信息
第22-23页
2.2.2 兴趣点推荐研究
第23-25页
2.3 推荐系统性能评价
第25-27页
2.3.1 预测评分精确度
第25-26页
2.3.2 分类准确度
第26-27页
2.4 其它相关研究
第27-28页
2.4.1 数据标准化
第27页
2.4.2 核密度估计
第27-28页
2.5 本章小结
第28-29页
第3章 基于核密度估计的组合兴趣点推荐
第29-45页
3.1 用户社交关系挖掘
第29-32页
3.1.1 社交关系
第29-30页
3.1.2 社交信任
第30-32页
3.2 基于单一影响因素的兴趣点推荐方法
第32-36页
3.2.1 基于用户协同过滤的兴趣点推荐
第32-33页
3.2.2 基于社交信任的协同过滤兴趣点推荐
第33-34页
3.2.3 基于核密度估计的兴趣点推荐
第34-36页
3.3 改进的组合兴趣点推荐
第36-37页
3.4 实验结果与分析
第37-44页
3.4.1 实验数据集
第37-38页
3.4.2 评测标准
第38页
3.4.3 对比的算法
第38-39页
3.4.4 实验对比结果与分析
第39-44页
3.5 本章小结
第44-45页
第4章 融合时间特征的兴趣点推荐算法
第45-58页
4.1 问题定义
第45-46页
4.2 签到位置数据挖掘
第46-49页
4.2.1 用户签到范围研究
第46-48页
4.2.2 用户签到时间特征研究
第48-49页
4.3 融合时间特征的兴趣点推荐算法
第49-52页
4.4 融合时间特征的组合兴趣点推荐算法
第52-53页
4.5 实验结果与分析
第53-57页
4.5.1 实验数据集
第53页
4.5.2 评测标准
第53-54页
4.5.3 对比算法
第54页
4.5.4 实验对比结果与分析
第54-57页
4.6 本章小结
第57-58页
总结和展望
第58-60页
致谢
第60-61页
参考文献
第61-65页
本篇论文共
65
页,
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。
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