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基于位置社交网络的旅游景点推荐算法研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第3-4页 | | ABSTRACT | 第4-5页 | | 1 绪论 | 第8-16页 | | 1.1 研究的背景及意义 | 第8-10页 | | 1.2 研究现状分析 | 第10-12页 | | 1.2.1 有趣位置推荐研究现状 | 第10-11页 | | 1.2.2 社群推荐研究现状 | 第11-12页 | | 1.3 本文主要工作 | 第12-13页 | | 1.4 论文组织结构 | 第13-14页 | | 1.5 本章小结 | 第14-16页 | | 2 相关技术及基本原理概述 | 第16-24页 | | 2.1 经典推荐方法 | 第16-19页 | | 2.1.1 根据相近程度给出建议 | 第16-17页 | | 2.1.2 在事物本质的基础上提出建议 | 第17-18页 | | 2.1.3 混合推荐方法 | 第18-19页 | | 2.2 基于位置的社交网络 | 第19-20页 | | 2.3 有趣位置推荐问题分析 | 第20-22页 | | 2.3.1 社群推荐问题 | 第20-21页 | | 2.3.2 外国有趣位置推荐问题 | 第21页 | | 2.3.3 数据稀疏问题 | 第21-22页 | | 2.4 聚集方法 | 第22-23页 | | 2.4.1 基于密度聚类的DBSCAN算法 | 第22页 | | 2.4.2 K-means算法 | 第22-23页 | | 2.5 本章小结 | 第23-24页 | | 3 社群有趣位置推荐方法研究 | 第24-38页 | | 3.1 社群推荐体系 | 第24-25页 | | 3.2 基于TF-IDF思想的有趣位置评估预测 | 第25-27页 | | 3.3 社群中的决定作用因子 | 第27页 | | 3.4 加权策略 | 第27-32页 | | 3.4.1 基于社交关系的加权 | 第27-30页 | | 3.4.2 根据社群中人物的相近程度加权 | 第30-32页 | | 3.5 基于朋友关系和人物相近程度的社群评估 | 第32-33页 | | 3.6 实验与分析 | 第33-36页 | | 3.6.1 数据集说明 | 第33-34页 | | 3.6.2 目标社群挑选 | 第34页 | | 3.6.3 加权因子调节 | 第34-35页 | | 3.6.4 实验结果 | 第35-36页 | | 3.7 本章小结 | 第36-38页 | | 4 国外有趣位置推荐方法研究 | 第38-48页 | | 4.1 人物访问有趣位置的特征采集 | 第38-39页 | | 4.2 国外有趣位置推荐过程 | 第39-45页 | | 4.3 实验与分析 | 第45-46页 | | 4.3.1 实验数据集 | 第45-46页 | | 4.3.2 实验结果 | 第46页 | | 4.4 本章小结 | 第46-48页 | | 5 总结与展望 | 第48-50页 | | 5.1 全文工作总结 | 第48-49页 | | 5.2 未来工作展望 | 第49-50页 | | 参考文献 | 第50-54页 | | 在学期间的研究成果 | 第54-56页 | | 致谢 | 第56页 |
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论文编号BS4540531，这篇论文共56页
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