【摘 要】
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随着带有GPS定位功能的智能手机越来越普遍，人们喜欢分享他们的地理位置或者通过评论某个地方的商品从而留下用户的足迹，这引发了以共同的兴趣点(POIs)为中心，基于地理位置
【机 构】
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中国科学技术大学计算机科学与技术学院/武汉理工大学计算机科学与技术学院/温州大学瓯江学院计算机科学与技术学院
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随着带有GPS定位功能的智能手机越来越普遍，人们喜欢分享他们的地理位置或者通过评论某个地方的商品从而留下用户的足迹，这引发了以共同的兴趣点(POIs)为中心，基于地理位置信息的社交网络研究(LBSN)。本文的目标是解决冷启动问题，提出了一种在社交网络中基于兴趣圈和社会关系挖掘的POI推荐算法。该方法在传统矩阵分解模型的基础上考虑不同的兴趣圈和社会关系，本文使用的社会关系包括朋友关系(显性关系)和相关专家(隐性关系)，并用它们作为规则化项来优化矩阵分解模型。实验数据集来自第五届Yelp挑战赛，本文提出的方法与已有模型进行了充分的实验对比分析，结果表明我们的方法，特别是在解决冷启动问题方面优于多种现有的方法。
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