隨著GPS技術(shù)的廣泛應用和新一代信息技術(shù)的快速發(fā)展,基于位置的社交網(wǎng)絡（Location Based Social Network,LBSN）已成為互聯(lián)網(wǎng)應用研究重要方向。由于用戶社交需求以及城市快速發(fā)展,LBSN站點上積累了海量數(shù)據(jù),基于位置服務與社交服務為一體的LBSN平臺的興趣點（Point-of-Interest,POI）推薦成為個性化推薦研究中的熱點。個性化推薦的關(guān)鍵在于如何更準確地獲取用戶偏好。相較于傳統(tǒng)的個性化推薦對象,LBSN數(shù)據(jù)中有更多的上下文信息,這些信息為挖掘用戶偏好提供了新的切入點。本文利用LBSN簽到記錄中的時間信息,發(fā)掘用戶簽到行為的時間規(guī)律,盡可能滿足用戶在當前時間的訪問需求。同時利用LBSN中的好友關(guān)系研究用戶間的信任關(guān)系,重新定義目標用戶的鄰居用戶集合。而在衡量興趣點相似度時利用LBSN中興趣點的經(jīng)緯度信息,優(yōu)先推薦距離用戶較近的興趣點。本文的研究工作主要包含以下幾個方面:（1）從時間、地理位置和社交關(guān)系三個維度分析LBSN中用戶的簽到記錄,構(gòu)建包含用戶節(jié)點和興趣點節(jié)點,以及用戶-興趣點、興趣點-興趣點和用戶-用戶三類邊的LBSN異構(gòu)網(wǎng)絡,并給出異構(gòu)網(wǎng)... 

【文章來源】：鄭州大學河南省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1.1個性化推薦示例

同構(gòu)信息網(wǎng)絡和異構(gòu)信息網(wǎng)絡

9圖 2.2 四種異構(gòu)結(jié)構(gòu)異構(gòu)信息網(wǎng)絡能夠相對完整地表達各種類型節(jié)點間的關(guān)系，挖掘出更息。基于異構(gòu)信息網(wǎng)絡的推薦系統(tǒng)研究逐漸成為熱點[24]。.2 LBSN 異構(gòu)網(wǎng)絡LBSN 使得用戶能夠在虛擬網(wǎng)絡中共享和討論物理世界的位置，從而將擬社交關(guān)系和線下的現(xiàn)實世界相結(jié)合，挖掘出新的關(guān)聯(lián)特性[12]。國alla 于 2007 年推出 LBSN 服務，將用戶的位置信息和社交網(wǎng)絡結(jié)合，

【參考文獻】：
期刊論文
[1]一種檢測興趣漂移的元路徑推薦模型[J]. 石磊,丁鑫,陶永才,衛(wèi)琳.  小型微型計算機系統(tǒng). 2019(03)
[2]自適應局部半徑的DBSCAN聚類算法[J]. 秦佳睿,徐蔚鴻,馬紅華,曾水玲.  小型微型計算機系統(tǒng). 2018(10)
[3]基于用戶簽到行為的群組興趣點推薦模型[J]. 陶永才,丁鑫,石磊,衛(wèi)琳.  小型微型計算機系統(tǒng). 2018(10)
[4]融合社交關(guān)系和位置影響的地點推薦算法[J]. 馮宇,李愛萍,段利國.  計算機工程與設(shè)計. 2018(09)
[5]群組推薦系統(tǒng)研究與分析[J]. 王金,張朝恒.  計算機技術(shù)與發(fā)展. 2018(05)
[6]一種改進的偏好融合組推薦方法[J]. 胡川,孟祥武,張玉潔,杜雨露.  軟件學報. 2018(10)
[7]基于Spark的BIRCH算法并行化的設(shè)計與實現(xiàn)[J]. 李帥,吳斌,杜修明,陳玉峰.  計算機工程與科學. 2017(01)
[8]基于位置社交網(wǎng)絡的上下文感知的興趣點推薦[J]. 任星怡,宋美娜,宋俊德.  計算機學報. 2017(04)
[9]LBSN中融合相似性和好友信任的地點推薦算法[J]. 丁勇,劉菁.  計算機工程與設(shè)計. 2016(08)
[10]基于地理位置的個性化新聞混合推薦研究[J]. 陶永才,李俊艷,石磊,衛(wèi)琳.  小型微型計算機系統(tǒng). 2016(05)

博士論文
[1]基于社會化媒體的若干興趣點推薦關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 任星怡.北京郵電大學 2017

碩士論文
[1]基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的個性化興趣點推薦方法研究[D]. 丁瑞峰.武漢大學 2018
[2]基于時間因素的個性化新聞混合推薦研究[D]. 火昊.鄭州大學 2018
[3]空間信息異構(gòu)網(wǎng)中POI推薦的研究[D]. 趙瑩.西南交通大學 2017
[4]基于情境感知的網(wǎng)絡音樂個性推薦研究[D]. 王小歡.北京交通大學 2017
[5]基于情境感知的廣播電視群組推薦方法研究[D]. 陳建.中國科學技術(shù)大學 2017
[6]基于LBSN簽到數(shù)據(jù)的用戶行為預測與興趣點推薦[D]. 王凱慈.南京郵電大學 2016



本文編號：3036025