EBSN中基于用戶特征的社交事件規(guī)劃方法研究
發(fā)布時(shí)間:2023-02-27 19:48
社交事件發(fā)布及參與平臺越來越受到人們的關(guān)注,這種線上與線下相結(jié)合的全新方式不僅具有傳統(tǒng)的線上交流功能,而且將網(wǎng)絡(luò)社交放到了現(xiàn)實(shí),其主要功能是為用戶提供一種社交事件發(fā)布及參與平臺;然而,現(xiàn)有社交事件發(fā)布平臺在為用戶提供社交事件規(guī)劃方面仍存在改進(jìn)空間,海量的社交事件、廣泛的興趣愛好引發(fā)用戶的選擇困難,浪費(fèi)了巨大的時(shí)間和精力,難以根據(jù)個(gè)人的興趣愛好挑選合適的個(gè)性化的社交事件集,參與線下活動(dòng)。因此,研究基于EBSN(Event-based Social Network)的規(guī)劃方法是必要的。為滿足用戶個(gè)性化、可執(zhí)行的社交事件參與需求,合理的EBSN社交事件規(guī)劃方法應(yīng)當(dāng)提供一種根據(jù)用戶興趣值、用戶空閑時(shí)間段或用戶預(yù)算和事件相關(guān)屬性進(jìn)行合理規(guī)劃的方法。即,在滿足用戶與事件相關(guān)約束條件下,保證規(guī)劃方法的總效用值最大,提供一種對用戶切實(shí)可行的社交規(guī)劃事件集。現(xiàn)有社交事件平臺貪婪規(guī)劃方法通常假設(shè)每個(gè)用戶可以參與限定個(gè)數(shù)的事件,解決參加限定個(gè)數(shù)事件引起的時(shí)空沖突,但在實(shí)際情況中會出現(xiàn)目前方法沒有考慮旅行時(shí)間花費(fèi);貪心策略中沒有考慮用戶的興趣值特征,導(dǎo)致用戶規(guī)劃順序不合理;現(xiàn)有方法也沒有考慮如何解決因事件資源...
【文章頁數(shù)】:64 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第1章 緒論
1.1 研究背景和意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 主要研究內(nèi)容
1.4 本文組織結(jié)構(gòu)
第2章 相關(guān)工作
2.1 基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)推薦
2.2 基于事件的社交網(wǎng)絡(luò)推薦
2.2.1 基于協(xié)同過濾的推薦
2.2.2 基于內(nèi)容的推薦
2.2.3 混合推薦
2.3 基于事件的社交網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃
2.3.1 離線規(guī)劃問題
2.3.2 在線規(guī)劃問題
2.4 Skyline方法
2.5 本章小結(jié)
第3章 基于用戶特征的全局貪心社交事件規(guī)劃方法
3.1 問題描述
3.1.1 問題提出
3.1.2 相關(guān)定義
3.2 動(dòng)態(tài)全局社交事件規(guī)劃算法
3.2.1 事件集剪枝策略
3.2.2 動(dòng)態(tài)多角度規(guī)劃策略
3.2.3 動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法描述
3.3 貪婪全局社交事件規(guī)劃方法
3.3.1 用戶特征提取策略
3.3.2 用戶特征的排序策略
3.3.3 貪婪規(guī)劃算法描述
3.4 本章小結(jié)
第4章 用戶饑餓問題的救濟(jì)社交事件規(guī)劃方法
4.1 問題描述
4.1.1 問題提出
4.1.2 相關(guān)定義
4.2 候選救濟(jì)用戶提取策略
4.3 救濟(jì)策略
4.4 救濟(jì)算法描述
4.5 本章小結(jié)
第5章 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與分析
5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與設(shè)計(jì)
5.2 全局貪心社交事件規(guī)劃算法的評估
5.2.1 用戶數(shù)量變化對性能的影響
5.2.2 事件數(shù)量變化對性能的影響
5.2.3 用戶平均移動(dòng)速度變化對性能的影響
5.3 用戶饑餓問題的救濟(jì)算法的評估
5.4 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
6.1 本文完成的主要研究工作
6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及參加科研情況
本文編號:3751336
【文章頁數(shù)】:64 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
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第1章 緒論
1.1 研究背景和意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 主要研究內(nèi)容
1.4 本文組織結(jié)構(gòu)
第2章 相關(guān)工作
2.1 基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)推薦
2.2 基于事件的社交網(wǎng)絡(luò)推薦
2.2.1 基于協(xié)同過濾的推薦
2.2.2 基于內(nèi)容的推薦
2.2.3 混合推薦
2.3 基于事件的社交網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃
2.3.1 離線規(guī)劃問題
2.3.2 在線規(guī)劃問題
2.4 Skyline方法
2.5 本章小結(jié)
第3章 基于用戶特征的全局貪心社交事件規(guī)劃方法
3.1 問題描述
3.1.1 問題提出
3.1.2 相關(guān)定義
3.2 動(dòng)態(tài)全局社交事件規(guī)劃算法
3.2.1 事件集剪枝策略
3.2.2 動(dòng)態(tài)多角度規(guī)劃策略
3.2.3 動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法描述
3.3 貪婪全局社交事件規(guī)劃方法
3.3.1 用戶特征提取策略
3.3.2 用戶特征的排序策略
3.3.3 貪婪規(guī)劃算法描述
3.4 本章小結(jié)
第4章 用戶饑餓問題的救濟(jì)社交事件規(guī)劃方法
4.1 問題描述
4.1.1 問題提出
4.1.2 相關(guān)定義
4.2 候選救濟(jì)用戶提取策略
4.3 救濟(jì)策略
4.4 救濟(jì)算法描述
4.5 本章小結(jié)
第5章 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與分析
5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境與設(shè)計(jì)
5.2 全局貪心社交事件規(guī)劃算法的評估
5.2.1 用戶數(shù)量變化對性能的影響
5.2.2 事件數(shù)量變化對性能的影響
5.2.3 用戶平均移動(dòng)速度變化對性能的影響
5.3 用戶饑餓問題的救濟(jì)算法的評估
5.4 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
6.1 本文完成的主要研究工作
6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及參加科研情況
本文編號:3751336
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