位置社交网络中谱嵌入增强的兴趣点推荐算法

• 作者: 刘真 孙永奇 王娜娜 王晓东
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 基于位置的社交网络 POI推荐 谱聚类 谱嵌入 神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 学术通信
• 页码范围: 197-206
• 页数: 10页
• 分类号: TP391
• 字数: 6478字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2020053

摘要

为了有效地捕捉LBSN中丰富的签到、社交等多维上下文信息的空间特性,并深层挖掘用户和POI之间的非线性交互,提出了一种谱嵌入增强的POI推荐算法——PSC-SMLP,设计了偏好增强的谱聚类算法PSC和谱嵌入增强的神经网络SMLP.在2个经典数据集上与现有的POI推荐算法相比,PSC-SMLP可以深层学习用户对POI的个性化偏好,在准确率、召回率、nDCG、平均精度等指标中均获得较大提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘真	北京交通大学计算机与信息技术学院	20	143	7.0	11.0
2	王晓东	北京交通大学计算机与信息技术学院	7	52	3.0	7.0
3	孙永奇	北京交通大学计算机与信息技术学院	9	9	1.0	3.0
4	王娜娜	北京交通大学计算机与信息技术学院	4	8	2.0	2.0