【摘 要】
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基于位置的社交网络(LBSN)蓬勃发展,带来了大量的兴趣点(POI)数据,加速了兴趣点推荐的研究。针对用户-兴趣点矩阵极端稀疏造成的推荐精度低和兴趣点特征缺失问题,通过融合兴
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61572144);广东省科技计划项目(2016B030306002,2015B010110001,2017B030307002)~~
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基于位置的社交网络(LBSN)蓬勃发展,带来了大量的兴趣点(POI)数据,加速了兴趣点推荐的研究。针对用户-兴趣点矩阵极端稀疏造成的推荐精度低和兴趣点特征缺失问题,通过融合兴趣点的标签、地理、社交、评分以及图像等信息,提出了一种融合社交网络和图像内容的兴趣点推荐方法(SVPOI)。首先分析兴趣点数据集,针对地理信息,利用幂律概率分布构造距离因子;针对标签信息,利用检索词频率构造标签因子;融合已有的历史评分数据,构造新的用户-兴趣点评分矩阵。其次利用VGG16深度卷积神经网络模型(DCNN)识别兴趣点图像内
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