本文關(guān)鍵詞：基于用戶軌跡的POI個(gè)性化推薦算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為了實(shí)現(xiàn)興趣點(diǎn)(POI)的個(gè)性化推薦,本文針對(duì)用戶軌跡中的含有大量冗余點(diǎn)的問題,探討了利用POI和公交數(shù)據(jù)對(duì)用戶軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮的算法。研究了傳統(tǒng)的協(xié)調(diào)過濾推薦算法后,提出一種基于用戶軌跡的加權(quán)Top N推薦算法(User TN)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,推薦結(jié)果的準(zhǔn)確率、召回率和個(gè)性化程度都優(yōu)于傳統(tǒng)的協(xié)同過濾推薦算法,證明了本文方法的有效性。
【作者單位】： 信息工程大學(xué)地理空間信息學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 用戶軌跡 相似性 數(shù)據(jù)壓縮 POI 推薦算法
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(06023201)資助
【分類號(hào)】：TP391.3
【正文快照】： 0引言目前,基于站內(nèi)用戶行為分析的個(gè)性化推薦服務(wù)已廣泛存在。如愛奇藝視頻網(wǎng)站在“猜你喜歡”一欄推薦用戶可能喜歡的視頻;京東商城根據(jù)用戶的喜好精心為用戶個(gè)性化推薦其感興趣的商品;QQ音樂在其“電臺(tái)”菜單下設(shè)置“猜你喜歡”子集向不同用戶推薦歌曲。隨著GPS、基站和WI-

【相似文獻(xiàn)】

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4 梁莘q，

本文編號(hào)：450417