【摘 要】
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鉴于现有的基于LBS的地点推荐算法考虑因素较为单一化,且存在数据稀疏以及冷启动等问题,对此提出了一种将传统的三种算法融合的新算法USGP,该算法对用户的兴趣、社交关系以及
【基金项目】
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滁州职业技术学院2017年院级规划科研课题:“互联网+”时代基于Web的O2O社会化电子商务服务平台构建研究(YJY-2017-07)
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鉴于现有的基于LBS的地点推荐算法考虑因素较为单一化,且存在数据稀疏以及冷启动等问题,对此提出了一种将传统的三种算法融合的新算法USGP,该算法对用户的兴趣、社交关系以及其地理位置进行了综合性考虑,计算签到与用户社交关系的相似度,引入距离对相似度产生的影响,规律统计地理位置与用户签到之间的关系。并通过实验测试表明USGP算法具有良好的准确率以及召回率,且与其他的推荐算法相比较而言性能更好。
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