基于LBSN隱式簽到數(shù)據(jù)的興趣點(diǎn)推薦算法研究
發(fā)布時(shí)間:2021-04-15 06:19
隨著智能移動(dòng)設(shè)備的普及和全球定位系統(tǒng)(Global Positioning System,GPS)的發(fā)展,人們能更加便捷迅速的獲取實(shí)時(shí)位置信息,這也使得基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)越來(lái)越受歡迎。比如Foursquare,Gowalla,Brightkite等等,這些實(shí)時(shí)在線系統(tǒng)鼓勵(lì)用戶在朋友圈分享他們的生活經(jīng)歷和在訪問(wèn)有趣的位置時(shí)進(jìn)行實(shí)時(shí)簽到。如今,人們的生活移動(dòng)軌跡不僅僅受周邊同事、朋友的影響,更多會(huì)參考在社交網(wǎng)絡(luò)上朋友的分享,這將使得基于位置的社交成為一種社交的潮流,同時(shí)為激勵(lì)人們探索自己感興趣的未知地點(diǎn)創(chuàng)造了機(jī)會(huì)。雖然基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)(Location-based Social Network,LBSN)推薦系統(tǒng)得到了廣泛的研究,但是大多數(shù)的研究工作和方法都聚焦于顯式反饋數(shù)據(jù)的場(chǎng)景,卻忽視了基于隱式反饋數(shù)據(jù)的研究。在網(wǎng)絡(luò)發(fā)達(dá)的今天,人們可以隨時(shí)隨地的簽到,然而產(chǎn)生的大多數(shù)簽到數(shù)據(jù)都為隱式反饋數(shù)據(jù),只包含一些基本簽到信息(游覽記錄,時(shí)間,地點(diǎn))和簽到留下的歷史記錄。其中大多簽到數(shù)據(jù)缺少明確的用戶偏好信息(例如喜歡某地,不喜歡某地),進(jìn)而導(dǎo)致了基于隱式反饋的推薦變得復(fù)雜起來(lái)。本文通過(guò)挖掘基于...
【文章來(lái)源】:重慶郵電大學(xué)重慶市
【文章頁(yè)數(shù)】:63 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
LBSN的信息層次結(jié)構(gòu)
且簽到的次數(shù)jilul rur。假設(shè)用戶對(duì)的il 偏好大于用戶對(duì)jl:iujll1 戶1u 對(duì)于位置3il偏好大于位置2il,如圖 3.1 所示)。對(duì)于用戶都有訪問(wèn)且在該地點(diǎn)有相同的簽到數(shù)或者是同時(shí)都沒(méi)有簽到記錄,則無(wú)法判斷他小。在文獻(xiàn)[32]給出了對(duì)這種無(wú)法直接判斷地點(diǎn)間偏好大小關(guān)系的規(guī)則,據(jù)集 U L L::{(u,,)|(\}RijiujujiD lll L l LL l (3.1)用戶u 已經(jīng)簽到的興趣點(diǎn)集合, uL \ L表示用戶u 未被訪問(wèn)過(guò)的興趣點(diǎn)示參觀過(guò)的地點(diǎn)集合,但是訪問(wèn)頻率或評(píng)分低于興趣點(diǎn)il 。ijR(u ,l,l) D意表示對(duì)于用戶u假定對(duì)興趣點(diǎn)il 的偏好高于興趣點(diǎn)jl。且 Asu 是反對(duì)
位論文 第 3 章 基于 LBSN 時(shí)空距離222()()()ijijsijd x x y y22()()ijTijd t t222(d)[()()]()ijtijijSTsij x x y y t t間距離和空間距離的平衡參數(shù),時(shí)空參數(shù) 得[45]。但是時(shí)間距離和空間距離的度量單位),所以最重要的是找到一種統(tǒng)一的度量方在文獻(xiàn)[45]中給出了解決方案,將三維笛卡。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]融合時(shí)空上下文信息的興趣點(diǎn)推薦[J]. 徐前方,王嘉春,肖波. 北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(01)
[2]一種基于社交網(wǎng)絡(luò)社區(qū)的組推薦框架[J]. 劉宇,吳斌,曾雪琳,張?jiān)评?王柏. 電子與信息學(xué)報(bào). 2016(09)
碩士論文
[1]基于位置社交網(wǎng)絡(luò)的個(gè)性化推薦方法的研究[D]. 任若愚.吉林大學(xué) 2017
[2]面向顯式反饋和隱式反饋的協(xié)同推薦算法研究[D]. 段玉超.深圳大學(xué) 2016
[3]推薦系統(tǒng)中多源信息融合和隱式反饋挖掘的研究[D]. 胡光能.南京大學(xué) 2016
[4]融合時(shí)空特征的興趣點(diǎn)推薦算法研究[D]. 宋亞偉.燕山大學(xué) 2016
本文編號(hào):3138813
【文章來(lái)源】:重慶郵電大學(xué)重慶市
【文章頁(yè)數(shù)】:63 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
LBSN的信息層次結(jié)構(gòu)
且簽到的次數(shù)jilul rur。假設(shè)用戶對(duì)的il 偏好大于用戶對(duì)jl:iujll1 戶1u 對(duì)于位置3il偏好大于位置2il,如圖 3.1 所示)。對(duì)于用戶都有訪問(wèn)且在該地點(diǎn)有相同的簽到數(shù)或者是同時(shí)都沒(méi)有簽到記錄,則無(wú)法判斷他小。在文獻(xiàn)[32]給出了對(duì)這種無(wú)法直接判斷地點(diǎn)間偏好大小關(guān)系的規(guī)則,據(jù)集 U L L::{(u,,)|(\}RijiujujiD lll L l LL l (3.1)用戶u 已經(jīng)簽到的興趣點(diǎn)集合, uL \ L表示用戶u 未被訪問(wèn)過(guò)的興趣點(diǎn)示參觀過(guò)的地點(diǎn)集合,但是訪問(wèn)頻率或評(píng)分低于興趣點(diǎn)il 。ijR(u ,l,l) D意表示對(duì)于用戶u假定對(duì)興趣點(diǎn)il 的偏好高于興趣點(diǎn)jl。且 Asu 是反對(duì)
位論文 第 3 章 基于 LBSN 時(shí)空距離222()()()ijijsijd x x y y22()()ijTijd t t222(d)[()()]()ijtijijSTsij x x y y t t間距離和空間距離的平衡參數(shù),時(shí)空參數(shù) 得[45]。但是時(shí)間距離和空間距離的度量單位),所以最重要的是找到一種統(tǒng)一的度量方在文獻(xiàn)[45]中給出了解決方案,將三維笛卡。
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]融合時(shí)空上下文信息的興趣點(diǎn)推薦[J]. 徐前方,王嘉春,肖波. 北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào). 2018(01)
[2]一種基于社交網(wǎng)絡(luò)社區(qū)的組推薦框架[J]. 劉宇,吳斌,曾雪琳,張?jiān)评?王柏. 電子與信息學(xué)報(bào). 2016(09)
碩士論文
[1]基于位置社交網(wǎng)絡(luò)的個(gè)性化推薦方法的研究[D]. 任若愚.吉林大學(xué) 2017
[2]面向顯式反饋和隱式反饋的協(xié)同推薦算法研究[D]. 段玉超.深圳大學(xué) 2016
[3]推薦系統(tǒng)中多源信息融合和隱式反饋挖掘的研究[D]. 胡光能.南京大學(xué) 2016
[4]融合時(shí)空特征的興趣點(diǎn)推薦算法研究[D]. 宋亞偉.燕山大學(xué) 2016
本文編號(hào):3138813
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