本文關鍵詞： 推薦系統(tǒng) 協(xié)同過濾 地理位置信息 鄰居模型 隱參數(shù)模型　出處：《中文信息學報》2016年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：目前,基于用戶消費數(shù)據(jù)構建的推薦系統(tǒng)在電子商務領域發(fā)揮著越來越大的作用,而在這些數(shù)據(jù)中,商家本身具有的地理位置信息忠實地記錄了用戶的消費痕跡,能夠有效反映出用戶在地理位置維度上的個人偏好信息,從而對推薦系統(tǒng)具有非常重要的意義�，F(xiàn)有工作一般只利用了用戶對地點的評價以及地點之間的距離,無法反映出不同地點之間的關聯(lián)關系,以及用戶在不同地點中的偏好權重問題。該文從地理區(qū)域劃分的角度出發(fā),研究了用戶在區(qū)域范圍內的消費興趣偏好,以及不同粒度級別的區(qū)域劃分方法對推薦模型的影響,探索了在推薦過程中有效融合地域信息的方法,考慮了包括地區(qū)的全局性影響、用戶對地區(qū)的偏好等,結合這些因素提出了融合地理位置信息的推薦模型LGE、LGN及LRSVD。通過在Yelp數(shù)據(jù)集上的實驗表明,這些模型相比于傳統(tǒng)的推薦算法能夠有效提高預測效果。
[Abstract]:At present, the recommendation system based on user consumption data is playing a more and more important role in the field of electronic commerce, and in these data, the geographical location information of the merchant itself has faithfully recorded the user's consumption trace. It can effectively reflect the user's personal preference information in the geographical dimension, which is of great significance to the recommendation system. The existing work generally only uses the user's evaluation of the location and the distance between the locations. The relationship between different locations and the preference weight of users in different locations can not be reflected. This paper studies the preference of consumer interest in different geographical areas from the point of view of geographical region division. As well as the effect of different granularity on the recommendation model, this paper explores the method of effectively merging the regional information in the process of recommendation, including the overall impact of the region, the user's preference for the region, etc. Based on these factors, a recommendation model LGELGN and LRSVD are proposed. The experiments on the Yelp dataset show that these models can effectively improve the prediction effect compared with the traditional recommendation algorithm.
【作者單位】： 國家計算機網(wǎng)絡與信息安全管理中心;中國科學院大學;中國科學院信息工程研究所;University
【基金】：國家自然科學基金青年基金(61402466)
【分類號】：TP391.3

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本文編號：1524340