本站原创摘要3-4
Abstract4-8
第1章 引言8-13
1.1 探讨背景与作用8-9
1.2 国内外探讨近况9-11
1.3 论文结构安排11-12
1.4 本章小结12-13
第2章 位置怎么写作社交网络及相关技术介绍13-23
2.1 位置怎么写作社交网络概述13-17
2.1.1 基于位置的怎么写作13-14
2.1.2 位置怎么写作社交网络功能14-17
2.2 位置怎么写作社交网络结构与探讨方向17-21
2.2.1 社交网络结构基本特点17-18
2.2.2 位置怎么写作社交网络图结构18-19
2.2.3 位置怎么写作社交网络探讨方向19-21
2.2.4 位置怎么写作社交网络探讨难点21
2.3 本章小结21-23
第3章 位置怎么写作社交网络用户时空分布可视化23-31
3.1 位置怎么写作社交网站数据预处理23-25
3.1.1 数据采集23-24
3.1.2 数据抽取24-25
3.2 用户利用数据时空分布及活跃度浅析25-30
3.2.1 用户位置分布25-26
3.2.2 用户签到时间规律26-28
3.2.3 用户访问位置类别分布28
3.2.4 用户及 POI 的签到活跃度浅析28-30
3.3 本章小结30-31
第4章 基于向量空间模型的位置怎么写作社交网络用户访问地理位置相似性浅析31-42
4.1 对象间相似性度量的一般策略31-33
4.1.1 基于向量空间模型的相似度计算32
4.1.2 基于集合的相似度计算32-33
4.1.3 基于层次结构的相似度计算33
4.2 基于地理位置的用户行为相似性浅析33-38
4.2.1 基于 POI 的划分层次聚类34-36
4.2.2 基于向量空间模型计算用户相似度36-37
4.2.3 计算用户间相似度步骤37-38
4.3 实例浅析38-41
4.3.1 查找相似用户38-39
4.3.2 策略有效性浅析39-41
4.4 本章小结41-42
第5章 基于语义的位置怎么写作社交网络用户相似性浅析42-52
5.1 地理位置名称分词42-43
5.2 基于 TF-IDF 的用户语义相似性浅析43-45
5.3 基于《知网》的用户语义相似性浅析45-51
5.3.1 基于《知网》的词汇语义相似度计算介绍45-46
5.3.2 位置怎么写作社交网络用户访问位置的语义相似度计算46-47
5.3.3 位置怎么写作社交网络用户语义距离的层次聚类47-49
5.3.4 基于语义的位置怎么写作社交网络用户聚类流程49
5.3.5 策略有效性浅析49-51
5.4 本章小结51-52
第6章 总结与展望52-55
6.1 本论文工作总结52-53
6.2 未来工作展望53-55