基于社会化网络的长期搭乘共享个性化推荐方法

• 作者: 仲秋雁 初翔 李岳阳
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 搭乘共享 个性化推荐 基于位置的社会化网络 TF-IDF
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 265-271,315
• 页数: 8页
• 分类号: TP3
• 字数: 6925字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2017.04.045

摘要

在汽车、住宿等服务行业中,与共享服务配套的个性化推荐方法的研究不足,降低了用户体检.以搭乘共享问题为例,考虑位置、社交、费用三方面因素,提出URLP(Users Recommendation Based on LBSNs and Payment)方法为用户推荐长期合作对象.该方法首先基于用户行为矩阵计算车主与乘客的位置相似度,其次通过历史交易数据学习建立基于位置的社交信任网络,然后根据近期交易记录拟合用户的车费偏好函数,最后综合三类因素的影响自适应地产生推荐列表.实验结果表明URLP方法具有良好的准确率.虽然URLP方法以汽车共享为例提出,但方法同样可被应用于众包快递和配送等领域.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	仲秋雁	大连理工大学管理与经济学部信息管理与信息技术研究所	88	1488	20.0	37.0
2	初翔	大连理工大学管理与经济学部信息管理与信息技术研究所	5	15	2.0	3.0
3	李岳阳	大连理工大学管理与经济学部信息管理与信息技术研究所	2	10	2.0	2.0