本文關(guān)鍵詞：基于Ranking的泊松矩陣分解興趣點推薦算法

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【摘要】：隨著基于位置社交網(wǎng)絡(luò)(location-based social network,LBSN)的發(fā)展,興趣點推薦成為滿足用戶個性化需求、減輕信息過載問題的重要手段.然而,已有的興趣點推薦算法存在如下的問題:1)多數(shù)已有的興趣點推薦算法簡化用戶簽到頻率數(shù)據(jù),僅使用二進制值來表示用戶是否訪問一個興趣點;2)基于矩陣分解的興趣點推薦算法把簽到頻率數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)中的評分數(shù)據(jù)等同看待,使用高斯分布模型建模用戶的簽到行為;3)忽視用戶簽到數(shù)據(jù)的隱式反饋屬性.為解決以上問題,提出一個基于Ranking的泊松矩陣分解興趣點推薦算法.首先,根據(jù)LBSN中用戶的簽到行為特點,利用泊松分布模型替代高斯分布模型建模用戶在興趣點上簽到行為;然后采用BPR(Bayesian personalized ranking)標(biāo)準(zhǔn)優(yōu)化泊松矩陣分解的損失函數(shù),擬合用戶在興趣點對上的偏序關(guān)系;最后,利用包含地域影響力的正則化因子約束泊松矩陣分解的過程.在真實數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明:基于Ranking的泊松矩陣分解興趣點推薦算法的性能優(yōu)于傳統(tǒng)的興趣點推薦算法.
【作者單位】： 計算機軟件新技術(shù)國家重點實驗室(南京大學(xué));江蘇省軟件新技術(shù)與產(chǎn)業(yè)化協(xié)同創(chuàng)新中心;
【關(guān)鍵詞】： 基于位置社交網(wǎng)絡(luò) 興趣點推薦 泊松矩陣分解 BPR標(biāo)準(zhǔn) 地域影響力
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61432008,61175042,61403208)~~
【分類號】：TP391.3
【正文快照】：

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本文編號：923998