基于序列挖掘的兴趣点推荐算法

• 作者: 王逸鹤 蒋宗礼
• 来源期刊: 北京工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐算法 兴趣点(POI) 序列挖掘
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 853-858
• 页数: 6页
• 分类号: TP 3-05
• 字数: 4201字
• 语种: 中文
• DOI: 10. 11936/bjutxb2017120031

摘要

为了降低隐式反馈、数据稀疏性和内容多元化等因素对兴趣点( point of interest,POI)推荐算法的影响,提升推荐准确性,提出基于序列挖掘的兴趣点推荐算法. 首先在数据预处理阶段,使用负采样法生成数据集中不存在的数据作为负样本,然后通过矩阵分解法学习用户和地点各自的隐特征向量,并根据地点之间的影响关系排列出候选推荐点. 在公开数据集FourSquare和Gowalla上实现2个POI访问序列上的实验验证,结果表明:该算法的准确率比传统方法有很大的提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋宗礼	北京工业大学计算机学院	103	997	17.0	27.0
2	王逸鹤	北京工业大学计算机学院	1	0	0.0	0.0