本文關(guān)鍵詞：基于用戶簽到和地理屬性的個(gè)性化位置推薦算法研究

  更多相關(guān)文章： 潛在社交影響 內(nèi)容匹配影響 地理屬性影響 協(xié)同過濾 LDA主題提取

【摘要】：針對基于LBSNs(Location-based Social Networks)的位置推薦算法考慮因素單一且不能有效解決用戶位于不同城市的位置推薦的問題,綜合考慮潛在的社交影響、內(nèi)容匹配影響和地理屬性影響等因素,提出了基于用戶簽到和地理屬性的個(gè)性化位置推薦算法SCL(Social-Content-Location)。該算法在協(xié)同過濾的基礎(chǔ)上,引入了用戶興趣特征比較,改進(jìn)了用戶的相似度計(jì)算;同時(shí),在分析位置的內(nèi)容信息時(shí),融入用戶評論,緩解了位置標(biāo)簽的短文本特性對LDA(Latent Dirichlet Allocation)主題提取的影響,提高了用戶興趣和城市偏好主題提取的準(zhǔn)確率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,SCL算法在本地城市召回率上較協(xié)同過濾算法U提高近65%,較LCA-LDA算法提高近30%;在異地城市召回率上,高于LCA-LDA算法近26%。這表明SCL算法在不同城市下的位置推薦具有一定的可行性。
【作者單位】： 重慶大學(xué)軟件學(xué)院;重慶郵電大學(xué)軟件工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 潛在社交影響 內(nèi)容匹配影響 地理屬性影響 協(xié)同過濾 LDA主題提取
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61379158,61502062) 科技支撐計(jì)劃(2014BAH25F01) 重慶市科技計(jì)劃項(xiàng)目(cstc2014jcyjA40054)資助
【分類號】：TP391.3
【正文快照】： 到稿日期:2016-02-23返修日期:2016-03-23本文受國家自然科學(xué)基金(61379158,61502062),科技支撐計(jì)劃(2014BAH25F01),重慶市科技計(jì)劃項(xiàng)目(cstc2014jcyjA40054)資助。1引言智能終端和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展促進(jìn)了基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)(LBSNs)的興起,用戶可以隨時(shí)隨地地簽到,進(jìn)行信息共

【相似文獻(xiàn)】

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 李輝;;GIS數(shù)學(xué)模型[A];中國航海學(xué)會航標(biāo)專業(yè)委員會測繪學(xué)組學(xué)術(shù)研討會學(xué)術(shù)交流論文集[C];2006年

，

本文編號：711348