基于预测的LBSN兴趣点推荐算法

• 作者: 唐蕾 李菲菲 段宗涛 蔡丹丹
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 基于位置的社交网络 个性化推荐 位置预测 POI
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 页码范围: 66-69
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.3
• 语种: 中文

摘要

兴趣点(Point-Of-Interest,POI)推荐是基于位置的社交网络中(Location-Based Social Networks,LBSN)一种重要的个性化推荐功能.本文提出基于预测的兴趣点推荐算法.该算法根据LBSN中用户历史POI数据分布学习用户出行行为,利用变阶的马尔科夫算法根据当前位置预测用户未来到达POI的语义信息,最终推荐时考虑用户签到次数的差异为用户推荐N个具有高兴趣度的POI.实验结果表明:本文提出的算法在准确率和召回率上均高于两个对比算法,说明该算法提高了兴趣点推荐效果,并可以有效的推荐给用户下一个访问的兴趣点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	段宗涛	长安大学信息工程学院	39	158	7.0	10.0
2	唐蕾	长安大学信息工程学院	16	64	5.0	7.0
3	蔡丹丹	长安大学信息工程学院	1	4	1.0	1.0
4	李菲菲	长安大学信息工程学院	1	4	1.0	1.0