【摘 要】
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兴趣点推荐有助于用户发现所需位置,但现有推荐算法的精确率较低。为此,提出一种融合时空与流行度特征的个性化兴趣点推荐算法。在基于用户的协同过滤算法中融入时间特征,将
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兴趣点推荐有助于用户发现所需位置,但现有推荐算法的精确率较低。为此,提出一种融合时空与流行度特征的个性化兴趣点推荐算法。在基于用户的协同过滤算法中融入时间特征,将基于时间因素的兴趣点流行度估算与空间特征相结合,分别给出相应的估算方法并进行线性组合,从而得到基于联合框架的兴趣点推荐算法。实验结果表明,相比U、UTF、U+SB算法,该推荐算法能够有效提升推荐精确率和召回率。
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