融合社交关系和位置影响的地点推荐算法

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为提高基于位置的社交网络服务(location-based social network service,LBSN)中地点推荐的准确率,提出一种结合社交关系和位置信息的地点推荐算法(social and location collaborative filtering,SL-CF)。以社会学六度分割理论为基础,计算对用户的信任度,获得信任用户,与相似用户融合生成邻居用户,根据融合过程中的推荐因子建立基于社交关系的预选推荐集,采用用户历史签到信息的位置影响对预选推荐列表过滤,获得推荐结果。在Foursqua
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