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基于LBSN的轨迹数据挖掘算法研究

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基于LBSN的轨迹数据挖掘算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-12页
第1章 绪论第12-18页
  1.1 课题背景及意义第12-13页
  1.2 国内外研究现状第13-15页
    1.2.1 地理兴趣点推荐相关研究第13-14页
    1.2.2 路径推荐相关研究第14-15页
    1.2.3 现有工作存在的问题第15页
  1.3 主要研究工作第15-16页
  1.4 本文组织结构第16-18页
第2章 理论基础和相关研究第18-33页
  2.1 引言第18-19页
  2.2 协同过滤推荐技术基础理论第19-23页
    2.2.1 基于内存协同过滤第19-21页
    2.2.2 基于模型协同过滤第21-22页
    2.2.3 混合协同过滤第22-23页
  2.3 矩阵分解技术在POI推荐中的澳门美高梅真人娱乐官网第23-25页
  2.4 机器学习在POI推荐中的澳门美高梅真人娱乐官网第25-28页
  2.5 地理兴趣点(POI)推荐第28-31页
    2.5.1 地理兴趣点推荐分析第28页
    2.5.2 地理兴趣点推荐模型分类第28-31页
  2.6 本章小结第31-33页
第3章 基于矩阵因子分解的地理兴趣点推荐方法第33-53页
  3.1 引言第33页
  3.2 兴趣点推荐问题定义第33-34页
  3.3 基于矩阵因子分解的地理兴趣点推荐框架第34-35页
  3.4 目标函数和影响因子第35-40页
    3.4.1 基于排序的目标函数第35-37页
    3.4.2 影响因子第37-40页
  3.5 GeoUFM推荐模型及其优化第40-45页
    3.5.1 多因子的推荐模型GeoUFM第40-42页
    3.5.2 模型的优化和学习第42-45页
  3.6 实验第45-52页
    3.6.1 实验数据第45-46页
    3.6.2 基准方法第46-47页
    3.6.3 性能评价指标第47页
    3.6.4 实验内容第47-52页
  3.7 本章小结第52-53页
第4章 基于矩阵因子分解的路径推荐方法第53-61页
  4.1 引言第53页
  4.2 个性化路径推荐问题定义第53-54页
  4.3 个性化路径推荐模型第54-58页
    4.3.1 用户对地理兴趣点的偏好第54页
    4.3.2 地理兴趣点的日内时间流行度第54-55页
    4.3.3 地理兴趣点的月流行度第55页
    4.3.4 地理兴趣点间的距离以及移动用时第55-56页
    4.3.5 个性化路径推荐框架第56-58页
  4.4 算法性能测试第58-60页
    4.4.1 衡量指标第59页
    4.4.2 基准方法第59页
    4.4.3 实验结果及其分析第59-60页
  4.5 本章小结第60-61页
结论第61-63页
参考文献第63-67页
致谢第67-68页
附录A 攻读硕士学位期间发表论文第68-69页
附录B 攻读硕士学位期间所参与的项目第69页

本篇论文共69页,点击这进入下载页面
 
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