一种融合情景和评论信息的位置社交网络兴趣点推荐模型

发布时间：2017-09-10 00:33

  本文关键词：一种融合情景和评论信息的位置社交网络兴趣点推荐模型

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【摘要】：随着位置社交网络(location-based social network,LBSN)的快速增长,兴趣点(point-ofinterest,POI)推荐已经成为一种帮助人们发现有趣位置的重要方式.现有的研究工作主要是利用用户签到的历史数据及其情景信息(如地理信息、社交关系)来提高推荐质量,而忽视了利用兴趣点相关的评论信息.但是,现实中用户在LBSN中只对少数兴趣点进行签到,使得用户签到历史数据及其情景信息极其稀疏,这对兴趣点推荐来说是一个巨大的挑战.为此,提出了一种新的兴趣点推荐模型,称为GeoSoRev模型.该模型在已有的基于矩阵分解的经典推荐模型的基础上,融合关于兴趣点的评论信息、用户社交关联和地理信息这3个因素进行兴趣点推荐.基于2个来自Foursquare的真实数据集的实验结果表明,与其他主流的兴趣点推荐模型相比,GeoSoRev模型在准确率和召回率等多项评价指标上都取得了显著的提高.
【作者单位】： 武汉大学计算机学院;计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学);湖北大学教育学院;
【关键词】： 地点推荐 矩阵分解 社交关系 地理信息 评论文本
【基金】：国家“九七三”重点基础研究发展计划基金项目(2012CB719905) 国家自然科学基金青年项目(41201404) 中央高校基本科研业务费专项资金(2042015gf0009)~~
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： This work was supported by the National Basic Research Program of China(973Program)(2012CB719905),the National NaturalScience Foundation(41201404),and the Fundamental Research Funds for the Central Universities(2042015gf0009).(gaorong198149@163.com)GeoSo

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本文编号：823684