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《LBSN中基于双向元路径的个性化推荐算法研究》
一、引言
随着社交网络的蓬勃发展，基于位置社交网络（LBSN）的用户生成信息不断增多，为了从海量的数据中有效获取用户的个性化兴趣和需求，准确的个性化推荐系统成为一项迫切需要的技术。在这篇文章中，我们提出了在LBSN中基于双向元路径的个性化推荐算法。我们的目标是为用户提供更为精确、具有个性化的信息推送，提升用户满意度。
二、相关文献回顾
过去，基于LBSN的推荐系统多使用基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。然而，随着数据的复杂性增长，这两种方法的准确性已经不能满足需求。最近的研究中，元路径的概念被引入到推荐系统中，用以更好地捕获异构信息网络中
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