基于位置社交网络的POI推荐影响因素分析与研究

• 作者: 韩欣欣
• 来源期刊: 电脑知识与技术:学术版
• 学科: 工学
• 关键词: 社交网络 位置信息 稀疏性 融合 POI推荐
• 年，卷（期）: 2020,（24）
• 页码范围: 47-48
• 页数: 2页
• 分类号: TP311

摘要

近年来,随着定位技术的成熟,基于位置的社交网络(Location-Based Social Networks,LBSN)应运而生。LBSN的出现使得传统的社交网络更加接近现实。位置网络所包含的位置信息是相当重要的,综合分析位置信息可以识别用户的行为偏好,为用户推荐可能感兴趣的位置,即POI推荐,也是目前LBSN的热门研究方向。由于涉及隐私问题,用户的历史位置数据存在高度稀疏性。因此,如何提升POI的推荐质量也是LBSN服务所面临的挑战。本文考虑融合地理位置因素、社交关系、时间因素、空间因素、热门地区等,针对POI推荐所面临的冷启动以及推荐精度等问题进行分析与研究,对该领域在未来提升POI推荐质量提供参考。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩欣欣	北方民族大学计算机科学与工程学院	3	0	0.0	0.0