基于混合相似度和信任传播的位置推荐系统

• 作者: 张曦煌 戚文博
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 位置推荐 信任传播 协同过滤 MapReduce
• 年，卷（期）: 2017,（9）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 97-102,137
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5987字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2017.09.020

摘要

当前存在大量基于位置推荐的移动社交应用.提出一种基于CF算法的混合相似度和信任传播位置推荐系统的方案.方案中主要分三个考量要素,首先将用户偏好分为用户静态偏好和用户动态偏好,对于用户静态偏好主要是基于位置的种类信息和历史评价,而用户动态偏好主要是基于地理信息和二位云模型,最后用户的社会关系是基于信任传播的信息.该方法优势是不仅考虑用户偏好的多样性,而且通过信任传播可以有效缓解数据稀疏性问题.并应用Hadoop以提高计算平台的数据处理能力.该方案对比现有方法,基于CF算法的位置推荐预测用户对新位置的喜好更加准确且高效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张曦煌	江南大学物联网工程学院	134	1137	14.0	27.0
2	戚文博	江南大学物联网工程学院	1	1	1.0	1.0