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  • 醉染图书基于位置的社会化网络算法研究978752034
  • 正版全新
    • 作者: 刘树栋著 | 刘树栋编 | 刘树栋译 | 刘树栋绘
    • 出版社: 中国社会科学出版社
    • 出版时间:2018-07-01
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    • 作者: 刘树栋著| 刘树栋编| 刘树栋译| 刘树栋绘
    • 出版社:中国社会科学出版社
    • 出版时间:2018-07-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:152千字
    • 页数:177
    • 开本:16开
    • ISBN:9787520323499
    • 版权提供:中国社会科学出版社
    • 作者:刘树栋
    • 著:刘树栋
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:38.00
    • ISBN:9787520323499
    • 出版社:中国社会科学出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2018-07-01
    • 页数:177
    • 外部编号:1201748512
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

       章 社会化系统

    1.1 社会化系统

    1.1.1 社会化系统的形式化定义

    1.1.2 社会化系统的基本框架模型

    1.1.3 社会关系和网络模型的构建

    1.2 社会化生成技术

    1.2.1 基于网络图模型的方法

    1.2.2 矩阵分解方法

    1.. 因子分解机模型(factorization machine)

    1.2.4 概率模型

    1.3 社会化系统研究的热点和难点

    1.4 结语

    本章参考文献

    第二章 基于位置的移动社会化网络系统

    2.1 基于位置的社会化网络

    2.1.1 基于位置的社会化网络的基本定义及3+1框架模型

    2.1.2 基于位置的社会化网络的数据特征

    2.2 基于位置的移动社会化网络系统

    2.2.1 基于位置的移动社会化网络系统基本特征

    2.2.2 基于位置的移动社会化网络系统框架

    . 基于位置的移动社会化网络方法

    ..1 融合社会关系的基于位置的协同过滤

    ..2 基于移动用户位置活动划分的图模型

    .. 基于移动用户位置轨迹相似的好友

    ..4 多维上下文感知用户偏好学习及移动

    2.4 应用进展

    2.5 结语

    本章参考文献

    第三章 基于位置的协同过滤移动网络服务方法

    3.1 引言

    3.2 相关知识

    3.2.1 协同过滤算法

    3.2.2 上下文信息与传统算法的融合

    3.3 基于位置的用户一网络服务特征模型

    3.3.1 基本数据模型

    3.3.2 基于位置的移动用户偏好特征

    3.4 移动用户之间的信任关系

    3.4.1 直接好友关系

    3.4.2 间接好友关系

    3.5 基于用户位置的网络服务

    3.5.1 基于移动用户位置的网络服务基本框架

    3.5.2 基于移动用户位置的网络服务

    3.6 能分析

    3.6.1 数据稀疏及冷启动问题

    3.6.2 复杂度分析

    3.7 实验与分析

    3.7.1 实验数据集

    3.7.2 评价指标

    3.7.3 实验结果及分析

    3.8 结语

    本章参考文献

    第四章 基于移动用户活动区域划分的图模型位置信息方法

    4.1 引言

    4.2 相关工作

    4.3 基于用户活动区域划分的图模型方法

    4.3.1 移动用户位置活动区域的确定与划分

    4.3.2 基于用户位置活动区域的图模型构建

    4.3.3 结果的生成

    4.4 实验与分析

    4.4.1 实验数据集

    4.4.2 评价指标及对比实验

    4.4.3 实验结果与分析

    4.5 结语

    本章参考文献

    第五章 基于移动用户签到位置轨迹相似的近邻好友方法

    5.1 引言

    5.2 相关工作

    5.2.1 基于位置的社会化网络好友方法

    5.2.2 基于位置的社会化网络用户的位置移动与社会关系的关联

    5.3 问题描述

    5.4 用户签到位置的时空特

    5.4.1 用户的签到频率

    5.4.2 相邻两个签到位置点之间的移动速度

    5.5 基于用户签到位置轨迹相似的近邻好友

    5.5.1 基于时间周期的用户签到位置轨迹构建

    5.5.2 用户签到位置轨迹中重要区域的识别

    5.5.3 轨迹模式类型

    5.5.4 用户签到位置轨迹相似

    5.5.5 基于用户签到位置轨迹的近邻好友

    5.6 实验与分析

    5.6.1 实验数据及效果的评价指标

    5.6.2 实验设计及结果分析

    5.7 结语

    本章参考文献

    第六章 基于位置等多维上下文感知的移动前摄方法

    6.1 引言

    6.2 移动网络环境中的基本数据模型

    6.3 多维上下文感知下用户适应选择偏好学习方法

    6.3.1 上下文影响因素的确定

    6.3.2 多维上下文感知下用户适应选择层次分析模型

    6.3.3 算法描述及复杂分析

    6.4 移动用户多维上下文环境下动态转移

    6.5 移动前摄策略

    6.6 实验与分析

    6.6.1 实验数据集

    6.6.2 对用户行为选择有影响的上下文类型的确定

    6.6.3 优化选择参数及μ训练数据集对学习准确率的影响

    6.6.4 结果分析

    6.7 结语

    本章参考文献

    第七章 总结与展望

    7.1 总结

    7.2 展望

    刘树栋(1984—),山东省沂南县人,北京邮电大学计算机科学与技术专业,获计算机科学与技术博士。现为中南财经政法大学信息与安全工程学院讲师,近年来,已在《计算机学报》《软件学报》《Future Generation Computer Systems》《Journal of Internet Technology》等靠前外计算机相关领域期刊及会议上发表十余篇,主持并参与包括自然科学在内的各级科研项目5项。研究方向包括智能信息处理、数据挖掘及系统。

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