【摘 要】
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在信息高速发达的二十一世纪,每分每秒都伴随着网络数据的输出,这必然会产生信息过载的问题。基于地理位置的社交网络(Location-based Social Network,简称LBSN)以各种应用软件为载体,从海量数据中筛选出符合用户偏好的信息推荐给用户,为用户提供了一个将虚拟世界和物理世界合二为一的新体验。智能移动设备的广泛使用以及定位技术的日趋成熟,越来越容易获得用户的实时位置,这就使得地点推
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在信息高速发达的二十一世纪,每分每秒都伴随着网络数据的输出,这必然会产生信息过载的问题。基于地理位置的社交网络(Location-based Social Network,简称LBSN)以各种应用软件为载体,从海量数据中筛选出符合用户偏好的信息推荐给用户,为用户提供了一个将虚拟世界和物理世界合二为一的新体验。智能移动设备的广泛使用以及定位技术的日趋成熟,越来越容易获得用户的实时位置,这就使得地点推荐成为专家学者广泛研究和使用的焦点,基于LBSN的个性化兴趣点(Point-Of-Interest,简称POI)推荐通过对用户签到进行建模,从而帮助用户分析潜在偏好并得出推荐结果反馈给用户。本文以提高推荐结果准确度为目标,主要工作如下:(1)详细阐述了国内外学者针对LBSN的研究现状,主要从地理、社交和时间三个因素方面着重论证,在此基础上说明本文使用LBSN进行推荐的理论意义和实践意义。(2)对真实的LBSN数据(Gowalla数据集)进行统计与分析,通过分析用户偏好及POI距离分布方面的特点对用户和POI进行建模,找出用户的签到行为、签到位置所表现出的规律。(3)对用户的签到数据进行K-Means聚类找出用户偏好的POI区域,对POI之间的距离采用幂律分布的概率模型来计算地理影响,提出了一种融合用户偏好和地理信息的混合推荐算法。(4)引入用户活跃度和POI新鲜度来自适应调节混合推荐算法中的权重,以解决对于签到不活跃的用户和签到较少的新POI来说,推荐效果较差的问题。(5)以融合用户偏好和地理信息的混合推荐算法作为核心推荐模型,实现了一个移动推荐原型系统,并将其运用在一个日常生活娱乐签到系统中。
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