【摘 要】
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基于地理位置的社会网(LBSNs)吸引了大量用户通过签到来分享他们的社会关系和地理信息。通过签到信息可了解用户对地点的偏好,从而给用户提供更好的推荐,因此在基于地理位置
【机 构】
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黑龙江大学计算机科学技术学院,黑龙江大学黑龙江省数据库与并行计算重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61370222,61602159);黑龙江省自然科学基金资助项目(F201430);哈尔滨科技创新人才研究专项资金资助项目(2017RAQXJ094);黑龙江省高校基本科研业务费黑龙江大学专项资金资助项目(HDJCCX-201608,KJCX201816)
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基于地理位置的社会网(LBSNs)吸引了大量用户通过签到来分享他们的社会关系和地理信息。通过签到信息可了解用户对地点的偏好,从而给用户提供更好的推荐,因此在基于地理位置的社会网上进行兴趣点(POI,Point-of-Interest)推荐逐渐成为了热点研究问题。以往的研究没有将社会关系和地理信息联合融入到基于矩阵分解的POI推荐方法中。基于社会网和用户签到活动日志,提出了用加权的方法计算用户之间的相似性,在此基础上提出了一个联合社会网和地理信息的加权矩阵分解模型GMFS,并给出了高效的求解方法。多个真实数
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