發(fā)布時(shí)間：2017-08-30 10:24

  本文關(guān)鍵詞：LBSNs中基于用戶活動(dòng)和社交信任的好友及位置推薦算法

  更多相關(guān)文章： LBSNs 活動(dòng)相似性 社交信任 好友推薦 位置推薦

【摘要】：在基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)中,好友推薦主要是基于用戶共同好友數(shù)量、用戶行為偏好的相似性實(shí)現(xiàn),而位置推薦則主要是基于地理位置進(jìn)行空間聚類、用戶間最長(zhǎng)公共訪問(wèn)子序列實(shí)現(xiàn),但目前推薦方法對(duì)用戶行為偏好描述缺少語(yǔ)義活動(dòng)信息支持,刻畫用戶間的關(guān)系也缺乏必要的個(gè)體信任關(guān)系描述,同時(shí)尚未綜合利用第三方社交網(wǎng)應(yīng)用中對(duì)位置的大眾評(píng)分及個(gè)人評(píng)分,因而導(dǎo)致推薦質(zhì)量不高.針對(duì)此問(wèn)題,在綜合考慮用戶語(yǔ)義活動(dòng)偏好、社交信任、位置合成評(píng)分以及物理距離等因素的前提下,提出FRBTA和LRBTA算法分別進(jìn)行好友和位置推薦.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的推薦算法是可行且有效的.
【作者單位】： 東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;東北大學(xué)軟件學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： LBSNs 活動(dòng)相似性 社交信任 好友推薦 位置推薦
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61272182,61100028,60773219)資助
【分類號(hào)】：TP393.09
【正文快照】： 1引言作為基于位置社交網(wǎng)絡(luò)LBSNs(Location-based SocialNetworks)應(yīng)用之一,Instagram由于受眾群體數(shù)量巨大而備受青睞.Instagram產(chǎn)生的UGC(User Generated Content)記錄不僅含有地理位置信息,而且還含有攜帶語(yǔ)義信息的多媒體照片.如何為L(zhǎng)BSNs中的用戶進(jìn)行好友和位置推薦是目

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【相似文獻(xiàn)】

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6 梁莘q，

本文編號(hào)：758748