一种基于位置社交网络的地点推荐算法

• 作者: 李晶 李石君 袁适之 高榕
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 地点推荐 用户相似度 用户签到 社交影响
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 所属期刊栏目: 算法研究与探讨
• 页码范围: 2003-2006
• 页数: 4页
• 分类号: TP181|TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.07.018

摘要

针对目前基于用户签到的地点推荐方法忽略了用户未评分的项集以及忽视了用户签到次数的差异,以及基于社交影响的地点推荐算法中缺乏对用户之间必要的相关性描述的情况,提出一种新的算法.该算法采用了一种线性的融合框架,有效地避免了单独考虑用户签到、社交因素进行地点推荐的弊端.实验结果表明,在距离限制变量、推荐地点个数相同的条件下,新算法的推荐准确率优于现有的推荐算法.与现有的算法相比,新算法有更好的推荐效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李晶	武汉大学计算机学院	92	1000	19.0	28.0
2	李石君	武汉大学计算机学院	88	753	16.0	22.0
3	高榕	武汉大学计算机学院	10	121	7.0	10.0
4	袁适之	武汉大学计算机学院	1	11	1.0	1.0