發(fā)布時(shí)間：2018-04-04 05:14

  本文選題：位置社交網(wǎng)絡(luò)　切入點(diǎn)：個(gè)人偏好　出處：《小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)》2015年08期

【摘要】：近年來,隨著移動定位技術(shù)的發(fā)展和位置社交網(wǎng)絡(luò)的日益普及,基于位置社交網(wǎng)絡(luò)(Location Based Social Network,LBSN)的位置推薦技術(shù)越來越受到人們的關(guān)注和重視,并在旅游推薦、位置導(dǎo)航、廣告推送等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用.目前大多數(shù)基于位置社交網(wǎng)絡(luò)的位置推薦方法在用戶偏好提取的過程中考慮因素過于單一,導(dǎo)致用戶偏好提取不準(zhǔn)確,而且未充分考慮社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶間信任關(guān)系,造成推薦準(zhǔn)確率不高.針對此問題,本文設(shè)計(jì)了特殊的用戶偏好存儲結(jié)構(gòu)——分類層次偏好樹來更加準(zhǔn)確地提取個(gè)人偏好.在此過程中,本文充分考慮了習(xí)慣性偏好、偶然性偏好以及時(shí)間因素對用戶偏好的影響,使用戶偏好提取更加準(zhǔn)確,同時(shí),結(jié)合位置社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶信任關(guān)系來進(jìn)行位置推薦.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的位置推薦方法得到了較高的推薦準(zhǔn)確率.
[Abstract]:In recent years, with the development of mobile location technology and the increasing popularity of location-based social network, the location-based location Based Social network LBSN-based location recommendation technology has attracted more and more attention, and has attracted more and more attention in tourism recommendation, location navigation.Advertising push and other fields have a wide range of applications.At present, most location-based social network-based location recommendation methods consider too single factors in the process of user preference extraction, which leads to inaccurate user preference extraction, and does not fully consider the trust relationship between users in social network.The recommendation accuracy is not high.In order to solve this problem, a special structure of user preference storage, classified hierarchical preference tree, is designed to extract personal preferences more accurately.In this process, the influence of habitual preference, contingency preference and time factor on user preference is fully considered, which makes the user preference extraction more accurate, at the same time,The location recommendation is based on the user trust relationship in the location social network.The experimental results show that the proposed location recommendation method has a high accuracy.
【作者單位】： 東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61272177)資助
【分類號】：TP391.3

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：1708518