实时路况制约下基于内容的兴趣点推荐

• 作者: 刘树波 李丹 李永凯 雷凯
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 兴趣点推荐 基于内容的推荐 实时路网 用户偏好模型 支持度
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 147-152
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 6046字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2017.10.025

摘要

传统兴趣点推荐方法缺乏对用户所处位置和实时路况信息的考虑,推荐结果虽能满足用户偏好,但会导致出行时间增加.为此,提出一种考虑实时路况信息的推荐方法,利用基于内容的方法获取兴趣点支持度,使用实时路网状况获取实时路网支持度,融合基于内容的支持度和实时路网支持度,形成最终优化的推荐结果.实验结果表明,与基于内容的推荐方法相比,融合实时交通路况的推荐方法能节省更多的出行时间,具有较强的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘树波	武汉大学计算机学院	44	113	7.0	8.0
2	李丹		21	22	3.0	4.0
3	李永凯	武汉大学计算机学院	7	22	3.0	4.0
4	雷凯	武汉大学计算机学院	1	7	1.0	1.0