【摘 要】
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随着基于位置的社交网络(老师location-based social network,LSBN)的广泛应用,POI(point-of-interest)推荐对用户越来越重要,但签到数据稀疏和用户兴趣动态性等问题均给POI
【机 构】
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武夷学院数学与计算机学院,福建省认知计算与智能信息处理重点实验室
【基金项目】
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中央引导地方科技发展专项(2018L3013),福建省自然科学基金项目(2017J01651),福建省自然科学基金项目(2019J01835)
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随着基于位置的社交网络(老师location-based social network,LSBN)的广泛应用,POI(point-of-interest)推荐对用户越来越重要,但签到数据稀疏和用户兴趣动态性等问题均给POI推荐带来困难。为此,提出了一种基于动态异质网络的协同过滤推荐方法。该方法综合用户位置关系,用户社交关系的好友信息与区域活跃用户信息的同时,还参考兴趣点的分类流行度因素,形成了一种个性化的联合推荐方法。该方法有效缓解了数据稀疏性问题,提高了推荐效果。通过在Foursqure(NYC)数据集
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