【摘 要】
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针对目前兴趣点推荐对影响用户签到决策因素的全面分析不足,很少将评论情感识别与时间因素分析同时融入推荐框架等问题,探索一种兴趣点推荐的改进方法。在分析地理位置与社交
【机 构】
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山西职业技术学院计算机工程系,山西大学计算机与信息技术学院,山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61673248、61806117),国家社会科学基金项目(18BYY074),山西省研究生联合培养基地人才培养基金项目(2018JD01)
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针对目前兴趣点推荐对影响用户签到决策因素的全面分析不足,很少将评论情感识别与时间因素分析同时融入推荐框架等问题,探索一种兴趣点推荐的改进方法。在分析地理位置与社交关系对用户签到行为影响的基础上,将评论内容与签到时间两个因素同时融入到推荐中,集成兴趣点的类别与流行度信息。使用自然语言处理技术挖掘评论文本的情感倾向,用于调整用户签到偏好估计;通过建模用户活动时间规律与兴趣点时间流行度,将时间因素融入推荐模型,向用户推荐Top-N兴趣点。基于Foursquare真实签到数据集的对比实验结果表明,与目前主流方法相
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