基于地理位置的社交网络中的区域推荐

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基于地理位置的社交网络中的区域推荐
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-12页
第一章 绪论第12-16页
  1.1 研究背景及意义第12-13页
  1.2 主要研究内容第13-14页
  1.3 论文的组织架构第14-15页
  1.4 本章小结第15-16页
第二章 推荐系统及相关技术第16-30页
  2.1 推荐系统的相关背景知识第16-17页
  2.2 推荐系统中的协同过滤算法第17-18页
  2.3 基于地理位置社交网络的POI推荐第18页
  2.4 POI推荐的影响因素第18-24页
    2.4.1 地理位置的影响第19-21页
    2.4.2 社会因素的影响第21-22页
    2.4.3 时间因素的影响第22-23页
    2.4.4 内容因素的影响第23-24页
  2.5 POI推荐算法第24-27页
    2.5.1 融合模型推荐算法第24-25页
    2.5.2 联合模型推荐算法第25-27页
  2.6 评价指标第27-28页
  2.7 本章小结第28-30页
第三章 数据挖掘中的聚类算法第30-40页
  3.1 划分聚类第30-33页
    3.1.1 K-means聚类算法第30-32页
    3.1.2 K-medoid聚类算法第32页
    3.1.3 模糊C聚类算法第32-33页
  3.2 基于分布的聚类方法第33-34页
  3.3 层次聚类第34-35页
  3.4 基于密度的聚类第35-36页
  3.5 基于网格的聚类技术第36-37页
  3.6 最新提出的聚类算法第37-38页
  3.7 本章小结第38-40页
第四章 基于K-means聚类的区域推荐第40-44页
  4.1 问题描述第40页
  4.2 基于K-means的区域聚类第40-41页
  4.3 基于K-means的区域聚类的POI推荐第41-42页
  4.4 本章小结第42-44页
第五章 基于局部热点的区域聚类推荐第44-52页
  5.1 基于局部热点的区域聚类第44-47页
    5.1.1 数据预处理第44-45页
    5.1.2 区域的中心点第45-47页
    5.1.3 其余点的归类第47页
    5.1.4 参数的学习第47页
  5.2 基于局部热点的区域推荐算法第47-50页
  5.3 本章小结第50-52页
第六章 实验结果分析第52-60页
  6.1 实验环境第52页
    6.1.1 硬件环境第52页
    6.1.2 软件环境第52页
  6.2 实验准备第52页
  6.3 评价指标第52-53页
  6.4 实验结果第53-58页
    6.4.1 聚类区域的效果第53-54页
    6.4.2 KM与NM的比较第54-56页
    6.4.3 探究地理因素和社会因素对区域推荐的影响第56-58页
  6.5 本章小结第58-60页
第七章 总结与展望第60-62页
  7.1 本文的主要成果第60页
  7.2 下一步的研究工作第60-62页
参考文献第62-68页
致谢第68-70页
攻硕期间取得的研究成果第70页

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