基于用户轨迹的POI个性化推荐算法研究

• 作者: 冯长强 华一新 李响 李坡 范林林
• 来源期刊: 测绘与空间地理信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: 用户轨迹 相似性 数据压缩 POI 推荐算法
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 基金项目专栏
• 页码范围: 55-58
• 页数: 4页
• 分类号: P228.4
• 字数: 3995字
• 语种: 中文

摘要

为了实现兴趣点(POI)的个性化推荐,本文针对用户轨迹中的含有大量冗余点的问题,探讨了利用POI和公交数据对用户轨迹数据进行压缩的算法.研究了传统的协调过滤推荐算法后,提出一种基于用户轨迹的加权TopN推荐算法(UserTN).实验结果表明,推荐结果的准确率、召回率和个性化程度都优于传统的协同过滤推荐算法,证明了本文方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	华一新	信息工程大学地理空间信息学院	67	407	8.0	17.0
2	李响	信息工程大学地理空间信息学院	35	156	7.0	10.0
3	冯长强	信息工程大学地理空间信息学院	11	31	3.0	5.0
4	范林林	信息工程大学地理空间信息学院	5	13	2.0	3.0
5	李坡	信息工程大学地理空间信息学院	1	5	1.0	1.0