【摘 要】
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在基于位置的社交网络中,协同过滤作为目前应用最广泛的推荐技术,存在数据稀疏性和冷启动等问题.针对协同过滤算法的不足,提出了一种结合用户兴趣和地理因素的兴趣点推荐算法
【基金项目】
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国家自然科学基金(61271259);重庆市基础科学与前沿技术研究项目(CSTC2016jcyA0398,CTSC2011jjA40006,CTSC2012jjA40038);重庆教育委员会研究项目(KJ120501C)资助
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在基于位置的社交网络中,协同过滤作为目前应用最广泛的推荐技术,存在数据稀疏性和冷启动等问题.针对协同过滤算法的不足,提出了一种结合用户兴趣和地理因素的兴趣点推荐算法.该方法首先通过自适应带宽的核密度分布、朴素贝叶斯算法以及兴趣点的流行度挖掘用户的地理偏好,并根据地理偏好模型筛选出一部分候选推荐兴趣点;然后,为了克服协同过滤算法的数据稀疏性问题和用户冷启动问题,结合用户签到相似性、类别信息和用户信任度构建用户偏好模型进行兴趣点推荐;最后,使用Yelp数据集进行实验分析,结果表明所提出的基于用户兴趣和地理因素
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