氣候變化是當(dāng)前人類(lèi)社會(huì)面臨嚴(yán)峻的全球環(huán)境問(wèn)題之一。雖然關(guān)于氣候變化成因和影響的學(xué)術(shù)爭(zhēng)論一直存在，但不可否認(rèn)，大氣中溫室氣體濃度的增加是導(dǎo)致這一變化的重要因素。第二、第三產(chǎn)業(yè)是碳排放的主導(dǎo)部門(mén)，但快速發(fā)展的農(nóng)業(yè)也是加速氣候變化的重要誘因。在農(nóng)業(yè)碳排放量持續(xù)上升、溫室氣體減排訴求日趨強(qiáng)烈的今天，發(fā)展低碳農(nóng)業(yè)已刻不容緩。但同時(shí)，我們對(duì)低碳農(nóng)業(yè)理念有多少了解？這些年我國(guó)低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展處于什么水平、變化軌跡與發(fā)展趨勢(shì)如何？省域間低碳農(nóng)業(yè)效率存在何種差異、是否具有空間收斂性？導(dǎo)致我國(guó)低碳農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率變動(dòng)的關(guān)鍵性因素是什么？很顯然，對(duì)這些問(wèn)題進(jìn)行有效解讀將有助于增進(jìn)我們對(duì)中國(guó)低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及其基本特征的宏觀認(rèn)知，進(jìn)而理論與實(shí)際結(jié)合，構(gòu)建更為合理的政策體系，為加快推進(jìn)我國(guó)低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展步伐、切實(shí)踐行生態(tài)文明建設(shè)方針奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
有鑒于此，《中國(guó)低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展的生產(chǎn)效率研究》以低碳農(nóng)業(yè)為研究對(duì)象，首先系統(tǒng)梳理了國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)，對(duì)其所涉及的一些重要概念及相關(guān)理論進(jìn)行了回顧與總結(jié)，以確保研究根基。然后，對(duì)我國(guó)農(nóng)業(yè)碳排放／碳匯量進(jìn)行了全面核算并分析了其時(shí)空特征，一方面增強(qiáng)了我們的宏觀認(rèn)知，更為重要的是，為低碳農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率的測(cè)度提供了數(shù)據(jù)支撐，在此基礎(chǔ)上，基于農(nóng)業(yè)碳排放、農(nóng)業(yè)碳匯以及農(nóng)業(yè)投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，系統(tǒng)核算了我國(guó)低碳農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率，并深入探究了其增長(zhǎng)源泉、時(shí)序演變規(guī)律、區(qū)域分異特點(diǎn)、動(dòng)態(tài)演進(jìn)及收斂性。緊接著，分析了影響我國(guó)低碳農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率增長(zhǎng)的宏觀因素與低碳農(nóng)業(yè)技術(shù)采納的微觀機(jī)理，從中探尋出了導(dǎo)致低碳農(nóng)業(yè)水平發(fā)生變化的關(guān)鍵動(dòng)因。最后在總結(jié)并借鑒國(guó)外低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，有針對(duì)性地提出了對(duì)策建議，以期為我國(guó)更好地踐行生態(tài)文明理念、推進(jìn)低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展提供必要的數(shù)據(jù)支撐與理論依據(jù)。具體而言，《中國(guó)低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展的生產(chǎn)效率研究》研究?jī)?nèi)容主要分為文獻(xiàn)綜述與理論基礎(chǔ)（一、第二章）、農(nóng)業(yè)碳排放／碳匯現(xiàn)狀分析（第三章）、低碳農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率測(cè)度及其時(shí)空特征分析（第四、第五章）、低碳農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率與技術(shù)采納的影響因素分析（第六章）、低碳農(nóng)業(yè)發(fā)展政策體系構(gòu)建（第七、第八、第九章）五大部分。
近年來(lái)，隨著全球定位系統(tǒng)、無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)設(shè)施的飛速發(fā)展及大量手持、車(chē)載無(wú)線通信定位設(shè)備的廣泛應(yīng)用，特別是眾多移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)的位置簽到、位置共享及位置標(biāo)識(shí)等功能的應(yīng)用普及，位置服務(wù)（location based service,LBS）與社交網(wǎng)絡(luò)逐漸融合，形成了基于位置的社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)（locationbased social networks,LBSNs）。它通過(guò)移動(dòng)用戶的位置簽到功能，把線上虛擬社會(huì)與線下真實(shí)世界關(guān)聯(lián)在一起，實(shí)現(xiàn)用戶位置定位的同時(shí)，還實(shí)現(xiàn)了位置信息在虛擬網(wǎng)絡(luò)世界的共享與傳播，從而衍生出多種多樣的位置服務(wù)，其中，推薦系統(tǒng)作為目前解決信息過(guò)濾和個(gè)性化服務(wù)的重要技術(shù)手段之一，在位置服務(wù)中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。
最新皮尤網(wǎng)絡(luò)(pew internet）調(diào)查報(bào)告和美國(guó)生活工程報(bào)告（American life project reports）顯示，美國(guó)成年人智能手機(jī)擁有者的比例從2011年的35%上升到2012年的46%，其中大約74%的用戶通過(guò)智能手機(jī)獲取基于位置的實(shí)時(shí)信息（如位置導(dǎo)航及推薦等），同時(shí)有18%的用戶使用過(guò)諸如Foursquare、Gowalla、Facebook Places、Twinkle等位置社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)，然而在2011年這一比例才12%，在2013年有超過(guò)820萬(wàn)用戶使用基于位置的社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，到2015年全球基于位置的社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)服務(wù)市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到108億美元。在學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域，ACM SIGSPATIAL GIS已連續(xù)幾年舉辦基于位置的社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)研討會(huì)，并指出位置服務(wù)與移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)的融合將逐漸成為網(wǎng)絡(luò)服務(wù)發(fā)展的新方向之一，這也體現(xiàn)了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代公眾位置服務(wù)的社會(huì)化(social）、本地化(local）和移動(dòng)性(mobile）的基本特征（“SoLoMo”）。
基于位置的移動(dòng)社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)推薦系統(tǒng)不僅滿足移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)位置服務(wù)的社會(huì)化、本地化和移動(dòng)性等信息服務(wù)特征，而且能夠根據(jù)不同用戶的個(gè)性化需求進(jìn)行信息過(guò)濾與主動(dòng)推薦，在國(guó)內(nèi)外逐漸贏得了廣泛關(guān)注，許多大學(xué)和研究機(jī)構(gòu)對(duì)此領(lǐng)域展開(kāi)了深入研究，被SCI和EI收錄的論文數(shù)目也逐年上升。國(guó)際重要學(xué)術(shù)會(huì)議（如人工智能領(lǐng)域的IJCAI、AAAI，數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的SIGKDD、ICDM、PAKDD，普適計(jì)算領(lǐng)域的UrbComp，地理信息系統(tǒng)GIS和推薦系統(tǒng)RecSys）及相關(guān)領(lǐng)域的國(guó)際期刊（如Artificial Intelligence、Information Sciences、IEEE Transaction on Multimedia、International Journal of Networking and Computing）也出現(xiàn)了很多有關(guān)基于位置的移動(dòng)社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)推薦系統(tǒng)研究成果的報(bào)道。
具備位置服務(wù)和社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)推薦系統(tǒng)特征的基于位置的移動(dòng)社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)推薦系統(tǒng)，近年來(lái)成為推薦系統(tǒng)研究領(lǐng)域熱點(diǎn)方向之一，逐漸引起人們的廣泛關(guān)注。本書(shū)對(duì)基于位置的移動(dòng)社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)推薦系統(tǒng)中一些基本方法和幾個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題進(jìn)行探索性研究，提出了一些新方法。本書(shū)共六章，大體上可以分為以下3部分：第一部分為第一、二章，介紹社會(huì)化推薦系統(tǒng)及基于位置的社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)推薦系統(tǒng)研究進(jìn)展；第二部分分為第二至四章，專(zhuān)業(yè)介紹一些社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)推薦前沿算法；第三部分為第六章，從筆者的視角對(duì)社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)推薦算法研究進(jìn)行簡(jiǎn)單總結(jié)和未來(lái)發(fā)展方向做出了評(píng)述與展望。
在此，向那些為本書(shū)出版工作提供幫助的人表達(dá)謝意。首先感謝北京郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院孟祥武教授，在北京郵電大學(xué)讀博士的4年里，孟老師在學(xué)術(shù)研究和生活方面都給了我巨大的幫助和支持，使我能安心于自己的研究課題，本書(shū)大部分內(nèi)容都是在這段時(shí)間內(nèi)完成的。此外感謝中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)信息與安全工程學(xué)院領(lǐng)導(dǎo)、信息系各位老師均在本書(shū)出版過(guò)程中給予了支持和幫助，在此一并感謝。
其次，感謝國(guó)家青年自然科學(xué)基金（No61602518）、智能地學(xué)信息處理湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開(kāi)放研究課題（NoKLIGIP2016A06）對(duì)本課題研究工作和本書(shū)出版工作提供的經(jīng)費(fèi)支持。
筆者深知自己才疏學(xué)淺，對(duì)社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)推薦算法研究遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，且鑒于時(shí)間和精力有限，成稿倉(cāng)促，書(shū)中難免會(huì)有錯(cuò)誤和疏漏之處，望讀者不吝賜教，筆者將感激不盡。
劉樹(shù)棟
于中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)
2017年11月
第一章 社會(huì)化推薦系統(tǒng)（１）
�。豹保薄∩鐣�(huì)化推薦系統(tǒng)（３）
�。豹保豹保薄∩鐣�(huì)化推薦系統(tǒng)的形式化定義（４）
�。豹保豹保病∩鐣�(huì)化推薦系統(tǒng)的基本框架模型（６）
�。豹保豹保场∩鐣�(huì)關(guān)系和網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建（７）
�。豹保病∩鐣�(huì)化推薦生成技術(shù)（１０）
１２１ 基于網(wǎng)絡(luò)圖模型的推薦方法（１１）
�。豹保勃保病【仃嚪纸夥椒ǎǎ保矗�
�。豹保勃保场∫蜃臃纸鈾C(jī)模型（ｆａｃｔｏｒｉｚａｔｉｏｎｍａｃｈｉｎｅ） （１９）
１２４ 概率模型（２０）
�。豹保场∩鐣�(huì)化推薦系統(tǒng)研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)（２５）
�。豹保础〗Y(jié)語(yǔ)（２８）
本章參考文獻(xiàn)（２９）
第二章 基于位置的移動(dòng)社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)推薦系統(tǒng)（４０）
�。勃保薄』谖恢玫纳鐣�(huì)化網(wǎng)絡(luò)（４０）
�。勃保豹保薄』谖恢玫纳鐣�(huì)化網(wǎng)絡(luò)的基本定義及３＋１ 框架模型（４０）
２１２ 基于位置的社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)特征（４２）
�。勃保病』谖恢玫囊苿�(dòng)社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)推薦系統(tǒng)（４４）
�。勃保勃保薄』谖恢玫囊苿�(dòng)社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)推薦系統(tǒng)基本特征（４４）
�。勃保勃保病』谖恢玫囊苿�(dòng)社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)推薦系統(tǒng)框架（４６）
�。勃保场』谖恢玫囊苿�(dòng)社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)推薦方法（４８）
�。勃保唱保薄∪诤仙鐣�(huì)關(guān)系的基于位置的協(xié)同過(guò)濾推薦（４８）
２３２ 基于移動(dòng)用戶位置活動(dòng)劃分的圖模型推薦（５０）
�。勃保唱保场』谝苿�(dòng)用戶位置軌跡相似的好友推薦（５１）
２３４ 多維上下文感知用戶偏好學(xué)習(xí)及移動(dòng)推薦（５２）
�。勃保础�(yīng)用進(jìn)展（５４）
�。勃保怠〗Y(jié)語(yǔ)（５５）
本章參考文獻(xiàn)（５５）
第三章 基于位置的協(xié)同過(guò)濾移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)推薦方法（６３）
３１ 引言（６３）
�。唱保病∠嚓P(guān)知識(shí)（６６）
３２１ 協(xié)同過(guò)濾推薦算法（６６）
�。唱保勃保病∩舷挛男畔⑴c傳統(tǒng)推薦算法的融合（６７）
�。唱保场』谖恢玫挠脩簟W(wǎng)絡(luò)服務(wù)特征模型（６８）
３３１ 基本數(shù)據(jù)模型（６８）
�。唱保唱保病』谖恢玫囊苿�(dòng)用戶偏好特征（７０）
�。唱保础∫苿�(dòng)用戶之間的信任關(guān)系（７２）
�。唱保椽保薄≈苯雍糜殃P(guān)系（７２）
�。唱保椽保病￠g接好友關(guān)系（７３）
３５ 基于用戶位置的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)推薦（７４）
�。唱保氮保薄』谝苿�(dòng)用戶位置的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)推薦基本框架（７４）
３５２ 基于移動(dòng)用戶位置的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)推薦（７５）
�。唱保丁⌒阅芊治觯ǎ罚梗�
�。唱保丢保薄�(shù)據(jù)稀疏性及冷啟動(dòng)問(wèn)題（７９）
３６２ 復(fù)雜度分析（８０）
�。唱保贰�(shí)驗(yàn)與分析（８０）
�。唱保藩保薄�(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集（８０）
�。唱保藩保病≡u(píng)價(jià)指標(biāo)（８１）
�。唱保藩保场�(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析（８２）
３８ 結(jié)語(yǔ)（９５）
本章參考文獻(xiàn)（９６）
第四章 基于移動(dòng)用戶活動(dòng)區(qū)域劃分的圖模型位置信息
推薦方法（９９）
�。椽保薄∫裕ǎ梗梗�
４２ 相關(guān)工作（１０１）
�。椽保场』谟脩艋顒�(dòng)區(qū)域劃分的圖模型推薦方法（１０３）
４３１ 移動(dòng)用戶位置活動(dòng)區(qū)域的確定與劃分（１０３）
�。椽保唱保病』谟脩粑恢没顒�(dòng)區(qū)域的圖模型構(gòu)建（１０５）
�。椽保唱保场⊥扑]結(jié)果的生成（１０７）
４４ 實(shí)驗(yàn)與分析（１０９）
�。椽保椽保薄�(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集（１０９）
�。椽保椽保病≡u(píng)價(jià)指標(biāo)及對(duì)比實(shí)驗(yàn)（１１４）
�。椽保椽保场�(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析（１１５）
�。椽保怠〗Y(jié)語(yǔ)（１１６）
本章參考文獻(xiàn)（１１７）
第五章 基于移動(dòng)用戶簽到位置軌跡相似的近鄰好友
推薦方法（１２１）
�。氮保薄∫裕ǎ保玻保�
�。氮保病∠嚓P(guān)工作（１２３）
�。氮保勃保薄』谖恢玫纳鐣�(huì)化網(wǎng)絡(luò)好友推薦方法（１２３）
�。氮保勃保病』谖恢玫纳鐣�(huì)化網(wǎng)絡(luò)用戶的位置移動(dòng)性與社會(huì)關(guān)系的關(guān)聯(lián)性（１２４）
�。氮保场�(wèn)題描述（１２５）
５４ 用戶簽到位置的時(shí)空特性（１２６）
�。氮保椽保薄∮脩舻暮灥筋l率（１２６）
�。氮保椽保病∠噜弮蓚�(gè)簽到位置點(diǎn)之間的移動(dòng)速度（１２７）
５５ 基于用戶簽到位置軌跡相似的近鄰好友推薦（１２９）
�。氮保氮保薄』跁r(shí)間周期的用戶簽到位置軌跡構(gòu)建（１２９）
５５２ 用戶簽到位置軌跡中重要區(qū)域的識(shí)別（１３１）
�。氮保氮保场≤壽E模式類(lèi)型（１３４）
�。氮保氮保础∮脩艉灥轿恢密壽E相似性（１３６）
�。氮保氮保怠』谟脩艉灥轿恢密壽E的近鄰好友推薦（１３７）
�。氮保丁�(shí)驗(yàn)與分析（１３８）
�。氮保丢保薄�(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及推薦效果的評(píng)價(jià)指標(biāo)（１３８）
�。氮保丢保病�(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及結(jié)果分析（１３９）
�。氮保贰〗Y(jié)語(yǔ)（１４３）
本章參考文獻(xiàn)（１４３）
第六章 基于位置等多維上下文感知的移動(dòng)前攝
推薦方法（１４７）
�。丢保薄∫裕ǎ保矗罚�
�。丢保病∫苿�(dòng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的基本數(shù)據(jù)模型（１４８）
�。丢保场《嗑S上下文感知下用戶適應(yīng)性選擇偏好學(xué)習(xí)方法（１４９）
６３１ 上下文影響因素的確定（１４９）
�。丢保唱保病《嗑S上下文感知下用戶適應(yīng)性選擇層次分析
模型（１５１）
６３３ 算法描述及復(fù)雜性分析（１５６）
�。丢保础∫苿�(dòng)用戶多維上下文環(huán)境下動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)移（１６０）
�。丢保怠∫苿�(dòng)前攝推薦策略（１６２）
６６ 實(shí)驗(yàn)與分析（１６３）
�。丢保丢保薄�(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集（１６３）
�。丢保丢保病�(duì)用戶行為選擇有影響的上下文類(lèi)型的確定（１６３）
�。丢保丢保场�(yōu)化選擇參數(shù)及μ訓(xùn)練數(shù)據(jù)集對(duì)學(xué)習(xí)準(zhǔn)確率的影響（１６４）
�。丢保丢保础⊥扑]結(jié)果分析（１６７）
�。丢保贰〗Y(jié)語(yǔ)（１６９）
本章參考文獻(xiàn)（１７０）
第七章 總結(jié)與展望（１７３）
７１ 總結(jié)（１７３）
�。藩保病≌雇。ǎ保罚叮�
書(shū)單推薦
