【摘 要】
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随着众多具有传感功能的智能手机和可穿戴设备的普及,基于位置的服务得到了快速发展,其中基于位置的社交网络(location-based social networks,LBSN)逐渐被大多数人所接受,基
【机 构】
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苏州大学计算机科学与技术学院,江苏省无线传感网高技术研究重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61201212);江苏省自然科学基金资助项目(BK2011376);江苏省“六大人才高峰”项目(2014-WLW-010);苏州市融合通信重点实验室项目(SKLCC2013XX);江苏省产学研前瞻性项目(BY2012114);软件新技术与产业化协同创新中心部分资助项目
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随着众多具有传感功能的智能手机和可穿戴设备的普及,基于位置的服务得到了快速发展,其中基于位置的社交网络(location-based social networks,LBSN)逐渐被大多数人所接受,基于位置社交网络可以为人们提供兴趣点推荐服务。为了提供更加精准的兴趣点推荐服务,提出了一种融合的算法模型。通过隐语义分析算法来充分挖掘用户的历史行为,使用基于邻域的方法结合好友和地理位置等因素,然后在统一的框架中融合这两种推荐方式的结果,实现了对用户行为更好的预测。实验结果表明,提出的兴趣点推荐方法拥有较好的准确率和召回率。
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