基于位置的社会网络中面向时序特征的兴趣点推荐算法-计算机应用研究.pdf

第 卷第 期 计 算 机 应 用 研 究 年 月 基于位置的社会网络中面向时序 特征的兴趣点推荐算法 徐翔俊 聂仁灿 云南师范大学文理学院 信息学院 昆明 摘 要 兴趣点推荐是基于位置的社会网络的重要研究内容之一 传统的兴趣点推荐算法或者应用基本的协 同过滤方法或者在基本的协同过滤算法中引入空间特征而没有充分发掘时序特征对推荐算法的重要性 为 了进一步提高兴趣点推荐算法的性能提出了一种面向时序特征的兴趣点推荐算法 给出了基本的基于用户的 协同过滤方法分别描述了时间特征和空间特征的作用并给出了相应的模型表示方法将时间特征和空间特征 进行融合提出了一种联合推荐算法 实验表明提出的算法与其他相关算法相比准确率和召回率显著提高 因此更适合兴趣点的推荐服务 关键词 基于位置的社会网络 推荐算法 兴趣点 签到 中图分类号 文献标志码 文章编号 兴趣点推荐在位置服务和推荐系统中有着广泛的研究常 引言 用的推荐方法有基于内容的推荐方法基于协同过滤的推荐方 近些年基于位置的社会网络 法基于模型的推荐方法以及混合推荐方法等 在这些方 迅速发展并吸引了越来越多的用户典型的基于 法中基于用户相似性的协同过滤方法不仅效率高而且推荐 位置的社会网络有 和 等 性能好因此往往被服务提供商所采纳 在兴趣点推荐中项 截止 年 月的注册用户已达 千万并且拥 的集合是系统中的兴趣点用户签到记录构成了用户对项的评 有超过 亿条签到记录 在 中用户以签到 价矩阵评价矩阵中的元素表示用户对相应兴趣点的访问次数 的形式发布他们的地理位置信息并分享他们关于该签到兴趣 或评价值 点 的体验和评论 由于网站收集了大量 中的兴趣点推荐主要包括兴趣点推荐和预测两种 的用户签到信息利用这些签到信息可以对用户没有访问过的 兴趣点推荐是向用户推荐没有访问过的兴趣点兴趣点预测是 预测用户将要访问的兴趣点包含已经访问过的 在兴趣点 兴趣点进行推荐 兴趣点推荐对于用户和服务提供商都有 着非常重要的作用 现实社会有大量景点用户往往对目的地 推荐中等人 提出了一种协同过滤推荐方法该方法同时 难以抉择服务提供商可以根据系统内其他用户的签到记录以 考虑了用户在社会网络中的社会影响力和兴趣点的空间影响 力 在分析用户的社会影响力时该方法并不是从所有用户中 及用户自身的特征对用户推荐合适的兴趣点 与