基于位置社会网络的双重细粒度兴趣点推荐

来源 :计算机研究与发展 | 被引量 : 0次 | 上传用户：feifei1988000

【摘要】

：

兴趣点推荐是在基于位置社会网络（locationbased social network, LBSN）中流行起来的一种全新形式的推荐.利用LBSN所包含的丰富信息进行个性化推荐能有效增强用户体验和提高

【作者】

：

廖国琼姜珊周志恒万常选

【机构】

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江西财经大学信息管理学院,江西省高校数据与知识工程重点实验室（江西财经大学）

【出处】

：

计算机研究与发展

【发表日期】

：

2017年11期

【关键词】

：

兴趣点推荐基于位置社会网络 LDA主题模型兴趣映射张量分解

【基金项目】

：

国家自然科学基金项目(61772245,61262009);江西省自然科学基金项目(20151122040083);江西省优势科技创新团队建设计划项目(20113BCB24008);江西省教育厅重点科技项目(GJJ160419)~~

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兴趣点推荐是在基于位置社会网络（locationbased social network, LBSN）中流行起来的一种全新形式的推荐.利用LBSN所包含的丰富信息进行个性化推荐能有效增强用户体验和提高用户对LBSN的依赖度.针对无显示用户偏好、兴趣非一致性和数据稀疏性等挑战性问题，研究一种针对LBSN的双重细粒度POI推荐策略，即一方面将用户的全部历史签到信息以小时为单位细分为24个时间段，另一方面将每个POI细分为多个潜在主题及其分布，同时利用用户的历史签到信息和评论信息挖掘出用户在不同时间段的主题偏

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