隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、GPS定位技術(shù)以及移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的快速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)信息量呈爆炸式增長(zhǎng),人們?cè)诤Ａ康臄?shù)據(jù)中找到自己感興趣的信息變得越來(lái)越困難,推薦算法有效解決了這一問(wèn)題,并廣泛應(yīng)用到了各個(gè)領(lǐng)域。在基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)中,用戶可以通過(guò)簽到的方式為好友或網(wǎng)友分享自己感興趣的地點(diǎn)或經(jīng)驗(yàn)。在用戶與位置服務(wù)交互時(shí),產(chǎn)生了海量的時(shí)空信息,社交關(guān)系信息,這些信息為挖掘用戶的行為偏好奠定了基礎(chǔ)。通過(guò)分析用戶的歷史數(shù)據(jù)及行為特征,基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)推薦技術(shù)可以幫助用戶在不需要明確表達(dá)他們的需求下為其推薦出感興趣的地點(diǎn)。論文主要研究?jī)?nèi)容如下:(1)針對(duì)傳統(tǒng)推薦算法的高度稀疏性與冷啟動(dòng)問(wèn)題,本文綜合考慮了用戶的位置信息、時(shí)間信息以及社交關(guān)系等因素,設(shè)計(jì)了融合多特征信息的興趣點(diǎn)推薦算法一 UFTL算法。該算法在空間上,首先計(jì)算地點(diǎn)簽到相似度和位置距離相似度,然后將得出的兩個(gè)相似度通過(guò)線性加權(quán)求和的方法計(jì)算出空間相似度;在時(shí)間上,通過(guò)引入Logistic衰減函數(shù)來(lái)分析時(shí)間因素對(duì)用戶興趣變化的影響,計(jì)算出時(shí)間相似度;在社交關(guān)系上,分析用戶與好友之間的親密度,計(jì)算出好友相似度;最終將三種因素的相似度線性加權(quán)計(jì)算得出多特征信息...

【文章頁(yè)數(shù)】：59 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
2 相關(guān)背景知識(shí)概述
    2.1 高德地圖開(kāi)放平臺(tái)
    2.2 推薦技術(shù)
        2.2.1 基于內(nèi)容的推薦
        2.2.2 協(xié)同過(guò)濾推薦
        2.2.3 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦
        2.2.4 混合推薦
    2.3 相似性計(jì)算方法
        2.3.1 余弦相似度
        2.3.2 皮爾遜相關(guān)系數(shù)
        2.3.3 歐幾里德相似度
        2.3.4 Jaccard系數(shù)
    2.4 推薦系統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)
        2.4.1 準(zhǔn)確度指標(biāo)
        2.4.2 非準(zhǔn)確度指標(biāo)
    2.5 本章小結(jié)
3 融合多特征信息的興趣點(diǎn)推薦算法
    3.1 基于地理位置偏好的相似性衡量
        3.1.1 地點(diǎn)簽到相似度
        3.1.2 位置距離相似度
        3.1.3 空間相似度
    3.2 基于時(shí)間因素的相似性衡量
        3.2.1 時(shí)間衰減函數(shù)
        3.2.2 時(shí)間相似度
    3.3 基于社交關(guān)系的相似性衡量
    3.4 融合多特征信息的相似性衡量
        3.4.1 多特征信息的相似度
        3.4.2 預(yù)測(cè)評(píng)分產(chǎn)生推薦
        3.4.3 UFTL算法描述
    3.5 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
        3.5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境
        3.5.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
        3.5.3 對(duì)比算法
        3.5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    3.6 本章小結(jié)
4 融合多特征信息的推薦算法的驗(yàn)證
    4.1 基于UFTL算法的景點(diǎn)推薦
        4.1.1 相關(guān)定義
        4.1.2 算法描述
    4.2 系統(tǒng)概述
    4.3 總體設(shè)計(jì)
        4.3.1 總體架構(gòu)設(shè)計(jì)
        4.3.2 功能模塊設(shè)計(jì)
        4.3.3 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
        4.3.4 推薦模塊設(shè)計(jì)
    4.4 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)工具與開(kāi)發(fā)環(huán)境
    4.5 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與測(cè)試
        4.5.1 APP功能展示
        4.5.2 管理系統(tǒng)功能展示
        4.5.3 系統(tǒng)測(cè)試
    4.6 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄



本文編號(hào)：3743771