【摘 要】
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随着GPS设备（如智能手机、GPS导航仪、GPS记录仪等）的广泛应用,其产生的位置信息也越来越多。基于位置的社交网络（Location-Based Social Networks,LBSNs）推荐系统受到了更多的关
【机 构】
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同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61173042,61472004）资助
论文部分内容阅读
随着GPS设备（如智能手机、GPS导航仪、GPS记录仪等）的广泛应用,其产生的位置信息也越来越多。基于位置的社交网络（Location-Based Social Networks,LBSNs）推荐系统受到了更多的关注。旅游行程推荐是LBSNs中非常热门的研究课题之一,但是现有研究主要侧重向单个用户推荐旅游行程,缺乏向群体推荐行程的工作。因此提出了一种LBSNs中的群体行程推荐方法。该方法首先根据用户的签到记录,使用K-means和谱聚类方法挖掘用户群体及其偏好;然后综合考虑群体对行程的时间和价格的约束,设
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