【摘 要】
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随着位置社交网络（location-based social network,LBSN）的快速增长,兴趣点（point-ofinterest,POI）推荐已经成为一种帮助人们发现有趣位置的重要方式.现有的研究工作主要是利用用
【机 构】
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武汉大学计算机学院,计算机软件新技术国家重点实验室南京大学,湖北大学教育学院
【基金项目】
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国家“九七三”重点基础研究发展计划基金项目（2012CB719905）,国家自然科学基金青年项目（41201404）,中央高校基本科研业务费专项资金（2042015gf0009）
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随着位置社交网络（location-based social network,LBSN）的快速增长,兴趣点（point-ofinterest,POI）推荐已经成为一种帮助人们发现有趣位置的重要方式.现有的研究工作主要是利用用户签到的历史数据及其情景信息（如地理信息、社交关系）来提高推荐质量,而忽视了利用兴趣点相关的评论信息.但是,现实中用户在LBSN中只对少数兴趣点进行签到,使得用户签到历史数据及其情景信息极其稀疏,这对兴趣点推荐来说是一个巨大的挑战.为此,提出了一种新的兴趣点推荐模型,称为GeoSoRe
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