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上下文信息支持的位置推荐方法 版权信息
- ISBN：9787511472731
- 条形码：9787511472731 ; 978-7-5114-7273-1
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
上下文信息支持的位置推荐方法 本书特色
由于数据稀疏性的影响，如何基于丰富的地理信息、类别信息、时间信息、社交信息建立可靠的分析模型，缓解数据稀疏性问题，提升推荐精度是需要解决的热点问题。《上下文信息支持的位置推荐方法》一书总结了位置推荐的相关理论和方法，分别以位置社交网络中的三种推荐对象为例，结合丰富的上下文信息，解决推荐过程中的数据稀疏性问题和推荐性能不高的问题，逐一探讨各模块的研究背景、提出的模型、实验设置及实验结果等。书中提及的技术方案及相关技术方法具有较好理论与实践意义。
上下文信息支持的位置推荐方法 内容简介
《上下文信息支持的位置推荐方法》一书围绕上下信息支持的位置推荐中兴趣点推荐、兴趣区域推荐、活动推荐三个方面进行了论述。共分为八个章节，包括导论和国内外现状分析，第四章 上下文信息支持的用户签到特征分析、顾及二维地理和综合社会影响的兴趣点推荐方法、顾及地理和类别相似性的城市兴趣区域推荐方法和时空上下文感知的用户兴趣活动推荐方法等四个主要内容。相关内容涵盖研究基础、研究现状综述、研究方法思路、分析应用和总结展望。书中提及的技术方案及相关技术方法具有较好理论与实践意义，可供地理信息系统和计算机领域研究生参考。
上下文信息支持的位置推荐方法 目录
**章 导论
**节 位置推荐的概念
第二节 位置推荐的分类
第三节 位置推荐的应用
第四节 基于位置的社交网络数据 第二章 位置推荐研究现状
**节 传统位置推荐技术的发展
第二节 兴趣点推荐研究现状
第三节 兴趣区域推荐研究现状
第四节 活动推荐研究现状 第三章 位置推荐相关技术
**节 协同过滤推荐方法
第二节 混合推荐方法
第三节 地理特征学习方法
第四节 位置推荐算法评测指标 第四章 上下文信息支持的用户签到特征分析
**节 上下文信息
第二节 地理特征分析
第三节 时间特征分析
第四节 类别特征分析
第五节 社交特征分析 第五章 顾及地理和社会影响的兴趣点推荐方法
**节 问题定义
第二节 GeSSo兴趣点推荐模型
第三节 实验设置
第四节 实验结果与分析 第六章 顾及地理和类别相似性的兴趣区域推荐方法
**节 问题定义
第二节 城市街区构建
第三节 城市趣区推荐型
第四节 实验设置
第五节 实验结果与分析 第七章 时空上下文感知的兴趣活动推荐方法
**节 问题定义
第二节 STUAR兴趣活动推荐模型
第三节 实验设置
第四节 实验结果与分析
参考文献
**节 位置推荐的概念
第二节 位置推荐的分类
第三节 位置推荐的应用
第四节 基于位置的社交网络数据 第二章 位置推荐研究现状
**节 传统位置推荐技术的发展
第二节 兴趣点推荐研究现状
第三节 兴趣区域推荐研究现状
第四节 活动推荐研究现状 第三章 位置推荐相关技术
**节 协同过滤推荐方法
第二节 混合推荐方法
第三节 地理特征学习方法
第四节 位置推荐算法评测指标 第四章 上下文信息支持的用户签到特征分析
**节 上下文信息
第二节 地理特征分析
第三节 时间特征分析
第四节 类别特征分析
第五节 社交特征分析 第五章 顾及地理和社会影响的兴趣点推荐方法
**节 问题定义
第二节 GeSSo兴趣点推荐模型
第三节 实验设置
第四节 实验结果与分析 第六章 顾及地理和类别相似性的兴趣区域推荐方法
**节 问题定义
第二节 城市街区构建
第三节 城市趣区推荐型
第四节 实验设置
第五节 实验结果与分析 第七章 时空上下文感知的兴趣活动推荐方法
**节 问题定义
第二节 STUAR兴趣活动推荐模型
第三节 实验设置
第四节 实验结果与分析
参考文献
展开全部
上下文信息支持的位置推荐方法 作者简介
张志然，西安石油大学地球科学与工程学院讲师。2019年毕业于武汉大学地图制图学与地理信息工程专业，获工学博士学位。2019年9月-2020年9月赴美国乔治梅森大学访问。主持或参与多项国家自然科学基金项目和国家重点研发项目，以第一/通讯作者发表SCI/EI论文6篇，获地理信息科技进步一等奖1项。主要研究方向为时空数据分析和位置推荐。
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