【摘 要】
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针对兴趣点（point-of-interest,POI）推荐中用户-POI矩阵数据稀疏问题，当前的研究通过探索地理位置、内容信息及社会关系等上下文因素来缓解该问题，但仍缺乏对这些上下文因素共同作用情况进行综合分析及利用．为此，采用概率生成的方法提出一种内容和地点感知的主题模型（content-locationaware topic model,CLATM），用以模拟用户在决策过程中的签到行为．该模
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61772430）； 四川旅游发展研究中心资助项目（LY20-44）； 四川革命老区发展研究中心资助项目（SLQ2019B-15）；
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针对兴趣点（point-of-interest,POI）推荐中用户-POI矩阵数据稀疏问题，当前的研究通过探索地理位置、内容信息及社会关系等上下文因素来缓解该问题，但仍缺乏对这些上下文因素共同作用情况进行综合分析及利用．为此，采用概率生成的方法提出一种内容和地点感知的主题模型（content-locationaware topic model,CLATM），用以模拟用户在决策过程中的签到行为．该模型由内容主题建模和地点主题建模两个核心模块构成，用户签到内容依赖内容主题和地点主题，内容主题和地点主题在一定程度上共同决定用户签到地点，地理位置依赖于地点主题并服从高斯分布．该模型不仅恰当地整合了内容、地点和地理等重要的上下文因素，且充分利用这些因素之间的潜在关系效缓解了数据稀疏性．在Foursquare和Yelp两个真实的位置社交网络数据集上对CLATM进行性能评测，实验结果表明，该模型在召回率（recall）和归一化折损累计增益（normalized discounted cumulative gain,NDCG）指标上均优于基准，recall@20和NDCG@20最大分别提高约141.09%和94.44%．综合使用上下文因素的共同作用能有效提升POI推荐性能．
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