【摘 要】
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在汽车、住宿等服务行业中，与共享服务配套的个性化推荐方法的研究不足，降低了用户体检。以搭乘共享问题为例，考虑位置、社交、费用三方面因素，提出URLP（Users Recommendation Bas
【机 构】
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大连理工大学管理与经济学部信息管理与信息技术研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(71533001)
论文部分内容阅读
在汽车、住宿等服务行业中，与共享服务配套的个性化推荐方法的研究不足，降低了用户体检。以搭乘共享问题为例，考虑位置、社交、费用三方面因素，提出URLP（Users Recommendation Based on LBSNs and Payment）方法为用户推荐长期合作对象。该方法首先基于用户行为矩阵计算车主与乘客的位置相似度，其次通过历史交易数据学习建立基于位置的社交信任网络，然后根据近期交易记录拟合用户的车费偏好函数，最后综合三类因素的影响自适应地产生推荐列表。实验结果表明URLP方法具有良好的准确率。
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