【摘 要】
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近年来,随着移动社交网络的蓬勃兴起,移动推荐系统逐渐成为研究热点,推荐类型主要包括好友推荐、活动推荐和地点推荐等。地点推荐作为这一领域的重点研究方向,受到越来越多人
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(71331002)国家自然科学基金面上项目(71571059);教育部人文社会科学研究规划基金项目(13YJA630037)
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近年来,随着移动社交网络的蓬勃兴起,移动推荐系统逐渐成为研究热点,推荐类型主要包括好友推荐、活动推荐和地点推荐等。地点推荐作为这一领域的重点研究方向,受到越来越多人的关注,其目的是根据用户已有的行为偏好,帮助用户发现他们可能感兴趣的地点。目前,对地点推荐系统的研究主要基于好友关系、地点流行度、在线评论等等,往往忽略了时间这类重要的情景信息;在地点推荐系统中,将地点的空间位置与时间信息相结合,会产生更为准确的推荐结果。本文基于"用户-地点"签到数据,分析了用户行为的两个特征,即时间相关性与地点聚集性,并提出了一种新的地点推荐算法。
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