【摘 要】
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随着GPS定位技术的快速发展与智能终端设备的广泛使用,基于位置的社交网络(Location-Based Social Networks,LBSNs)吸引了越来越多的用户.场点推荐是LBSNs中一个非常重要的研
【机 构】
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同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室,上海,200092黄山学院信息工程学院,安徽黄山,245021;
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随着GPS定位技术的快速发展与智能终端设备的广泛使用,基于位置的社交网络(Location-Based Social Networks,LBSNs)吸引了越来越多的用户.场点推荐是LBSNs中一个非常重要的研究课题.提出一种融合Hub平均算法和情感分析的个性化场点推荐方法.首先根据用户的签到记录,利用Hub平均算法发现旅行专家,然后根据用户的评论信息与签到次数挖掘用户对场点的兴趣度,最后采用协同过滤算法的思想,将与用户兴趣相似的旅行专家签到的场点推荐给用户.通过在Foursquare 应用中真实的用户签到数据集上进行实验,并与现有的场点推荐方法进行比较,可以得出本文的方法不仅可以更准确的发现旅行专家,而且可以更全面刻画用户对场点的兴趣度,从而提高了推荐效果.
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