【摘 要】
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现有基于无线局域网（WLAN）的定位方法能为用户提供相对精确的室内位置信息,但不能有效挖掘并利用用户移动轨迹隐藏的信息。为此,提出一种基于室内用户移动轨迹聚类的推荐算法,
【机 构】
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天津工业大学计算机科学与软件学院,中国科学院计算技术研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61173066，41201410）；广东省战略性新兴产业发展专项基金资助项目（2011912030）
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现有基于无线局域网（WLAN）的定位方法能为用户提供相对精确的室内位置信息,但不能有效挖掘并利用用户移动轨迹隐藏的信息。为此,提出一种基于室内用户移动轨迹聚类的推荐算法,结合WLAN定位技术从用户移动轨迹中提取停留点,使用DBSCAN算法对停留点进行聚类分析,发现用户兴趣点并提取特性,采用决策树算法对用户进行分类,从而实现用户个性化推荐服务。基于微信平台设计并实现的室内兴趣点推荐系统验证了该算法的有效性,可为用户提供基于内容的商品推荐与个性化店铺推荐服务。
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