【摘 要】
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随着位置社交网络(Location-Based Social Networks,LBSN)的快速发展,兴趣点(Point-Of-Interest,POI)推荐对于用户和商家愈发重要。目前基于社交网络的兴趣点推荐算法主要利用用户
【基金项目】
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国家自然科学基金(61303029);科技部国家科技支撑计划基金项目(2012BAH89F01)资助
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随着位置社交网络(Location-Based Social Networks,LBSN)的快速发展,兴趣点(Point-Of-Interest,POI)推荐对于用户和商家愈发重要。目前基于社交网络的兴趣点推荐算法主要利用用户的历史签到数据和社交网络数据来提升推荐质量,但忽略了利用兴趣点的评论文本数据;并且LBSN中的数据经常会存在部分信息缺失的情况,对兴趣点推荐算法而言如何保证鲁棒性是一个巨大的挑战。为此,提出了一种新的用户兴趣点推荐模型,称其为SoGeoCom模型。该模型融合了用户社交网络数据、地理位
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