【摘 要】
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兴趣点推荐是基于位置的社会网络的重要研究内容之一。传统的兴趣点推荐算法或者应用基本的协同过滤方法,或者在基本的协同过滤算法中引入空间特征,而没有充分发掘时序特征对
【机 构】
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云南师范大学文理学院,云南师范大学信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61065008);云南省应用基础研究计划资助项目(2012FD003)
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兴趣点推荐是基于位置的社会网络的重要研究内容之一。传统的兴趣点推荐算法或者应用基本的协同过滤方法,或者在基本的协同过滤算法中引入空间特征,而没有充分发掘时序特征对推荐算法的重要性。为了进一步提高兴趣点推荐算法的性能,提出了一种面向时序特征的兴趣点推荐算法。给出了基本的基于用户的协同过滤方法,分别描述了时间特征和空间特征的作用,并给出了相应的模型表示方法;将时间特征和空间特征进行融合,提出了一种联合推荐算法。实验表明,提出的算法与其他相关算法相比,准确率和召回率显著提高,因此更适合兴趣点的推荐服务。
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