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摘要:
针对现有地点推荐算法中的两个最主要问题:多算法融合的算法权重选择及算法假设地理因素对所有用户的签到产生的影响都相同,提出了一种基于社交关系与签到记录的个性化地点推荐算法USGR算法首先单独计算出社交关系和用户签到记录的相似度,然后通过各用户住宅的物理距离对相似度影响因子进行调节;同时采用非参数化方法对用户历史签到地点的分布规律进行统计,计算出地理因素对用户签到的影响.最后进行了算法验证实验,实验结果表明,基于社交关系与签到记录的个性化地点推荐算法USGP的召回率和准确率,都明显好于现在已有的地点推荐算法.
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文献信息
篇名 基于LBSNs的地点推荐算法优化与实现
来源期刊 辽宁工程技术大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 地点推荐 社交网络 用户签到记录 相似度计算 非参数概率估
年,卷(期) 2017,(10) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1104-1110
页数 7页 分类号 TG202
字数 语种 中文
DOI 10.11956/j.issn.1008-0562.2017.10.018
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵冬 15 24 2.0 4.0
2 高亮 21 82 6.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
地点推荐
社交网络
用户签到记录
相似度计算
非参数概率估
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
辽宁工程技术大学学报(自然科学版)
月刊
1008-0562
21-1379/N
大16开
辽宁省阜新市
1979
chi
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