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一种基于位置社交网络融合多种情景信息的兴趣点推荐模型

发布时间:2018-08-26 18:46
【摘要】:针对现有位置社交网络兴趣点推荐的研究工作主要集中在挖掘兴趣点的情景信息:时间信息、地理位置和评论信息,其中评论信息对用户偏好的影响尚未充分研究的情况,提出一个统一兴趣点推荐模型。其融合了用户偏好模型和上述三种情景信息,对用户偏好建模采用基于签到次数的度量方法,同时对评论信息采用基于潜在狄利克雷分配主题模型来挖掘用户偏好。实验结果表明,该模型在推荐准确率等多种评价指标上都取得了更好的结果。
[Abstract]:The research work on the recommendation of interest points in existing locational social networks mainly focuses on mining scene information of points of interest: time information, geographical location and comment information, in which the influence of comment information on users' preferences has not been fully studied. A unified point of interest recommendation model is proposed. It combines the user preference model with the above three scenarios. The user preference modeling is based on the measurement of the number of sign-ins, and the comment information is based on the potential Delikley assignment topic model to mine the user preference. The experimental results show that the model has better results in many evaluation indexes such as recommendation accuracy.
【作者单位】: 湖北大学计算机与信息工程学院;武汉大学计算机学院;
【基金】:国家自然科学基金青年基金资助项目(41201404) 国家“973”计划资助项目(2012CB719905)
【分类号】:TP391.3

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本文编号:2205825

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