本文關(guān)鍵詞：一種融合情景和評論信息的位置社交網(wǎng)絡(luò)興趣點推薦模型

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【摘要】：隨著位置社交網(wǎng)絡(luò)(location-based social network,LBSN)的快速增長,興趣點(point-ofinterest,POI)推薦已經(jīng)成為一種幫助人們發(fā)現(xiàn)有趣位置的重要方式.現(xiàn)有的研究工作主要是利用用戶簽到的歷史數(shù)據(jù)及其情景信息(如地理信息、社交關(guān)系)來提高推薦質(zhì)量,而忽視了利用興趣點相關(guān)的評論信息.但是,現(xiàn)實中用戶在LBSN中只對少數(shù)興趣點進(jìn)行簽到,使得用戶簽到歷史數(shù)據(jù)及其情景信息極其稀疏,這對興趣點推薦來說是一個巨大的挑戰(zhàn).為此,提出了一種新的興趣點推薦模型,稱為GeoSoRev模型.該模型在已有的基于矩陣分解的經(jīng)典推薦模型的基礎(chǔ)上,融合關(guān)于興趣點的評論信息、用戶社交關(guān)聯(lián)和地理信息這3個因素進(jìn)行興趣點推薦.基于2個來自Foursquare的真實數(shù)據(jù)集的實驗結(jié)果表明,與其他主流的興趣點推薦模型相比,GeoSoRev模型在準(zhǔn)確率和召回率等多項評價指標(biāo)上都取得了顯著的提高.
【作者單位】： 武漢大學(xué)計算機(jī)學(xué)院;計算機(jī)軟件新技術(shù)國家重點實驗室(南京大學(xué));湖北大學(xué)教育學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 地點推薦 矩陣分解 社交關(guān)系 地理信息 評論文本
【基金】：國家“九七三”重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃基金項目(2012CB719905) 國家自然科學(xué)基金青年項目(41201404) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項資金(2042015gf0009)~~
【分類號】：TP391.3
【正文快照】： This work was supported by the National Basic Research Program of China(973Program)(2012CB719905),the National NaturalScience Foundation(41201404),and the Fundamental Research Funds for the Central Universities(2042015gf0009).(gaorong198149@163.com)GeoSo

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