空间-文本数据的个性化语义查询与多样性推荐技术
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作者张霄雁
出版社电子工业出版社
ISBN9787121439735
出版时间2022-07
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数156页
定价79元
货号8922775
上书时间2024-12-01
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商品详情
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基本信息
书名:空间-文本数据的个性化语义查询与多样性推荐技术
定价：79元
作者:张霄雁
出版社：电子工业出版社
出版日期：2022-07-01
ISBN：9787121439735
字数：
页码：156
版次：
装帧：平装
开本：16开
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内容提要
本书针对当前空间-文本数据的查询与推荐领域中亟待解决的空间关键字语义近似查询、查询结果典型化分析和多样性兴趣点推荐等问题进行阐述，以多年来在该方面发表的学术论文为基础，对所取得的相关成果进行了详细的分类，对成果的创新性进行详细的总结，内容主要包括：空间-文本数据的查询索引结构，基于CGAN的空间关键字查询语义扩展方法，空间-文本-数值相融合的混合索引结构，查询结果的典型化分析与top-k选取，多样性与个性化兴趣点推荐方法等。
目录
目 录章 空间-文本数据查询的基础理论和相关技术t11．1 空间关键字查询方法研究现状t11．2 空间-文本对象和空间关键字查询t31．2．1 空间-文本对象和空间关键字查询的定义t31．2．2 空间关键字查询的处理方法t41．2．3 查询关键字拼写错误的处理方法t61．3 空间索引结构R-Treet71．3．1 R-Tree结构t71．3．2 R-Tree查询操作t81．3．3 R-Tree插入操作t91．3．4 R-Tree删除操作t111．4 空间-文本混合索引结构t121．4．1 IR-Tree结构t121．4．2 IR-Tree实例t131．5 本章小结t151．6 参考文献t15第2章 基于CGAN的空间关键字语义近似查询t182．1 引言t182．2 问题定义和解决方案t202．2．1 问题定义t202．2．2 解决方案t212．3 空间关键字查询语义扩展t222．3．1 GAN和CGANt222．3．2 CGAN生成器的构建t242．3．3 判别器的构建t262．3．4 CGAN的构建t262．4 查询与结果的相关性评估t272．4．1 文本相似度评估t272．4．2 数值满意度评估t282．4．3 综合评分函数t302．5 索引结构与查询匹配算法t302．5．1 索引结构t302．5．2 实现算法t312．6 效果与性能实验评价t352．6．1 实验环境t352．6．2 CGAN模型的实现与效果t362．6．3 查询效果实验t392．6．4 查询效率实验t412．7 本章小结t442．8 参考文献t44第3章 查询结果典型程度分析与top-k近似选取t463．1 引言t463．2 问题定义和解决方案t473．2．1 问题定义t473．2．2 解决方案t483．3 空间对象之间的距离评估t493．3．1 基于关键字耦合关系与核函数的文本语义距离评估t493．3．2 基于Word2Vec和CNN的文本语义距离评估t523．3．3 空间对象在各维度上的综合距离t543．4 查询结果的典型程度量化与top-k近似选取t543．4．1 查询结果的典型程度量化方法t543．4．2 top-k典型结果的近似选取t563．5 效果与性能实验评价t593．5．1 实验环境t593．5．2 空间对象文本信息的语义相似度评估准确性测试t603．5．3 空间对象典型程度评估与top-k近似选取算法的效果测试t623．5．4 top-k近似算法的性能测试t653．6 本章小结t663．7 参考文献t66第4章 多样性与个性化兴趣点推荐方法t684．1 引言t684．2 兴趣点推荐的国内外研究现状分析t694．3 问题定义和解决方案t704．3．1 问题定义t704．3．2 解决方案t704．4 位置-社会关系模型t714．4．1 相关定义t714．4．2 位置-社会关系距离t714．5 兴趣点聚类划分t734．5．1 基于谱聚类的兴趣点聚类方法t734．5．2 兴趣点聚类划分示例t754．6 多样性与个性化兴趣点选取t764．7 效果与性能实验评价t784．7．1 实验数据t784．7．2 兴趣点的位置-社会关系模型效果实验t794．7．3 推荐效果实验t834．8 本章小结t904．9 参考文献t90第5章 基于图神经网络的兴趣点推荐方法t925．1 引言t925．2 图神经网络和基于位置的社交网络t945．2．1 图神经网络t945．2．2 基于位置的社交网络t975．3 相关定义和解决方案t985．3．1 相关定义t985．3．2 解决方案模型t995．4 具体实现方法t1015．4．1 用户嵌入向量建模t1015．4．2 兴趣点嵌入向量建模t1045．4．3 评分预测t1105．4．4 模型训练t1105．5 效果与实验性能分析t1125．5．1 实验数据t1125．5．2 比较方法t1135．5．3 实验设置t1135．5．4 实验结果分析t1145．6 本章小结t1215．7 参考文献t121第6章 基于用户偏好的下一个兴趣点推荐方法t1236．1 引言t1236．2 下一个兴趣点推荐的国内外研究现状t1256．2．1 基于马尔可夫模型的方法t1266．2．2 基于嵌入的方法t1276．2．3 基于神经网络模型的方法t1276．3 相关定义和解决方案t1286．4 用户关系挖掘t1306．4．1 构建用户关系图t1306．4．2 用户关系嵌入学习t1326．5 用户偏好建模t1336．5．1 长期偏好建模t1336．5．2 用户的短期偏好和当前偏好建模t1336．5．3 周期偏好t1356．6 模型训练t1366．7 实验结果与分析t1376．7．1 实验环境与数据t1376．7．2 实验及结果分析t1386．7．3 神经网络神经元个数的影响t1416．7．4 模型结构的影响t1426．7．5 迭代次数的影响t1436．7．6 朋友关系和偏好相似关系权重的影响t1446．8 本章小结t1456．9 参考文献t145
作者介绍
张霄雁，辽宁工程技术大学工程师，在读博士，主持辽宁省教育厅项目1项，参与国家自然科学基金、辽宁省自然科学基金和辽宁省教育厅项目等5项。主讲本科生核心课程2门，发表学术论文20余篇，出版学术专著1部。
序言
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【封面】
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