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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,点击这进入下载页面
 
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