LBSNs中基于用户活动和社交信任的好友及位置推荐算法

发布时间：2017-08-30 10:24

  本文关键词：LBSNs中基于用户活动和社交信任的好友及位置推荐算法

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【摘要】：在基于位置的社交网络中,好友推荐主要是基于用户共同好友数量、用户行为偏好的相似性实现,而位置推荐则主要是基于地理位置进行空间聚类、用户间最长公共访问子序列实现,但目前推荐方法对用户行为偏好描述缺少语义活动信息支持,刻画用户间的关系也缺乏必要的个体信任关系描述,同时尚未综合利用第三方社交网应用中对位置的大众评分及个人评分,因而导致推荐质量不高.针对此问题,在综合考虑用户语义活动偏好、社交信任、位置合成评分以及物理距离等因素的前提下,提出FRBTA和LRBTA算法分别进行好友和位置推荐.实验结果表明,本文提出的推荐算法是可行且有效的.
【作者单位】： 东北大学信息科学与工程学院;东北大学软件学院;
【关键词】： LBSNs 活动相似性 社交信任 好友推荐 位置推荐
【基金】：国家自然科学基金项目(61272182,61100028,60773219)资助
【分类号】：TP393.09
【正文快照】： 1引言作为基于位置社交网络LBSNs(Location-based SocialNetworks)应用之一,Instagram由于受众群体数量巨大而备受青睐.Instagram产生的UGC(User Generated Content)记录不仅含有地理位置信息,而且还含有携带语义信息的多媒体照片.如何为LBSNs中的用户进行好友和位置推荐是目

【参考文献】

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本文编号：758748