本文關(guān)鍵詞：基于Hub平均算法和情感分析的個性化場點推薦

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【摘要】：隨著GPS定位技術(shù)的快速發(fā)展與智能終端設(shè)備的廣泛使用,基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)(Location-Based Social Networks,LBSNs)吸引了越來越多的用戶.場點推薦是LBSNs中一個非常重要的研究課題.提出一種融合Hub平均算法和情感分析的個性化場點推薦方法.首先根據(jù)用戶的簽到記錄,利用Hub平均算法發(fā)現(xiàn)旅行專家,然后根據(jù)用戶的評論信息與簽到次數(shù)挖掘用戶對場點的興趣度,最后采用協(xié)同過濾算法的思想,將與用戶興趣相似的旅行專家簽到的場點推薦給用戶.通過在Foursquare應(yīng)用中真實的用戶簽到數(shù)據(jù)集上進行實驗,并與現(xiàn)有的場點推薦方法進行比較,可以得出本文的方法不僅可以更準(zhǔn)確的發(fā)現(xiàn)旅行專家,而且可以更全面刻畫用戶對場點的興趣度,從而提高了推薦效果.
【作者單位】： 同濟大學(xué)嵌入式系統(tǒng)與服務(wù)計算教育部重點實驗室;黃山學(xué)院信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 基于位置的社交網(wǎng)絡(luò) 場點推薦 情感分析 Hub平均算法
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61472004)資助
【分類號】：TP391.3
【正文快照】： 1引言隨著智能終端設(shè)備、無線網(wǎng)絡(luò)和Web2.0技術(shù)的迅猛發(fā)展,近年來產(chǎn)生了很多成功的LBSNs應(yīng)用,例如Foursquare、Facebook Placs等[1].在眾多的LBSNs應(yīng)用中,場點推薦是近年來非常熱門的一個研究[2-4],因為它可以更好的幫助用戶篩選其可能感興趣的場點,從而降低了用戶的選擇難度,，

本文編號：601967