【摘要】：針對(duì)現(xiàn)有位置社交網(wǎng)絡(luò)興趣點(diǎn)推薦的研究工作主要集中在挖掘興趣點(diǎn)的情景信息:時(shí)間信息、地理位置和評(píng)論信息,其中評(píng)論信息對(duì)用戶(hù)偏好的影響尚未充分研究的情況,提出一個(gè)統(tǒng)一興趣點(diǎn)推薦模型。其融合了用戶(hù)偏好模型和上述三種情景信息,對(duì)用戶(hù)偏好建模采用基于簽到次數(shù)的度量方法,同時(shí)對(duì)評(píng)論信息采用基于潛在狄利克雷分配主題模型來(lái)挖掘用戶(hù)偏好。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型在推薦準(zhǔn)確率等多種評(píng)價(jià)指標(biāo)上都取得了更好的結(jié)果。
[Abstract]:The research work on the recommendation of interest points in existing locational social networks mainly focuses on mining scene information of points of interest: time information, geographical location and comment information, in which the influence of comment information on users' preferences has not been fully studied. A unified point of interest recommendation model is proposed. It combines the user preference model with the above three scenarios. The user preference modeling is based on the measurement of the number of sign-ins, and the comment information is based on the potential Delikley assignment topic model to mine the user preference. The experimental results show that the model has better results in many evaluation indexes such as recommendation accuracy.
【作者單位】： 湖北大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院;武漢大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金青年基金資助項(xiàng)目(41201404) 國(guó)家“973”計(jì)劃資助項(xiàng)目(2012CB719905)
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.3

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本文編號(hào)：2205825