基于用户轨迹的POI个性化推荐算法研究

发布时间：2017-06-14 20:09

  本文关键词：基于用户轨迹的POI个性化推荐算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：为了实现兴趣点(POI)的个性化推荐,本文针对用户轨迹中的含有大量冗余点的问题,探讨了利用POI和公交数据对用户轨迹数据进行压缩的算法。研究了传统的协调过滤推荐算法后,提出一种基于用户轨迹的加权Top N推荐算法(User TN)。实验结果表明,推荐结果的准确率、召回率和个性化程度都优于传统的协同过滤推荐算法,证明了本文方法的有效性。
【作者单位】： 信息工程大学地理空间信息学院;
【关键词】： 用户轨迹 相似性 数据压缩 POI 推荐算法
【基金】：国家自然科学基金(06023201)资助
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 0引言目前,基于站内用户行为分析的个性化推荐服务已广泛存在。如爱奇艺视频网站在“猜你喜欢”一栏推荐用户可能喜欢的视频;京东商城根据用户的喜好精心为用户个性化推荐其感兴趣的商品;QQ音乐在其“电台”菜单下设置“猜你喜欢”子集向不同用户推荐歌曲。随着GPS、基站和WI-

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本文编号：450417