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(diǎn)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(diǎn)(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(diǎn)相關(guān)的評論信息.但是,現(xiàn)實(shí)中用戶在LBSN中只對少數(shù)興趣點(diǎn)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(diǎn)推薦來說是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn).為此,提出了一種新的興趣點(diǎn)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(diǎn)的評論信息、用戶社交關(guān)聯(lián)和地理信息這3個(gè)因素進(jìn)行興趣點(diǎn)推薦.基于2個(gè)來自Foursquare的真實(shí)數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與其他主流的興趣點(diǎn)推薦模型相比,GeoSoRev模型在準(zhǔn)確率和召回率等多項(xiàng)評價(jià)指標(biāo)上都取得了顯著的提高.
【作者單位】： 武漢大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;計(jì)算機(jī)軟件新技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(南京大學(xué));湖北大學(xué)教育學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 地點(diǎn)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(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃基金項(xiàng)目(2012CB719905) 國家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目(41201404) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)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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