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基于用户-内容主题模型的兴趣点联合推荐算法  
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【英文篇名】 Point of interest joint recommendation method based on user-content topic model
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【作者】 卢露; 朱福喜; 高榕; 朱林;
【英文作者】 LU Lu; ZHU Fuxi; GAO Rong; ZHU Lin; College of Computer Science and Technology; Shanghai University of Electric Power; School of Computer; Wuhan University;
【作者单位】 上海电力学院计算机科学与技术学院; 武汉大学计算机科学与技术学院;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2018年 04期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 位置社交网络; 兴趣点推荐; 协同过滤;
【英文关键词】 location-based social networks; location recommendation; collaborative filtering;
【摘要】 目前基于协同过滤的兴趣点推荐算法能够获得较好的推荐效果,但是当用户外出远离其常驻地时,推荐效果急剧下降,主要原因是用户的签到记录主要集中在其常驻地周围,而对其他兴趣点的签到行为较少,此时不能准确计算用户兴趣。因此提出了一种基于主题模型的兴趣点推荐算法,在推荐过程中同时考虑了用户的偏好分布和兴趣点的主题分布,使得当用户在新的兴趣点时,也能获得较好的推荐。实验证明,该方法不仅能够缓解推荐数据的稀疏性问题,而且与其他方法相比有更高的推荐准确率。
【英文摘要】 The existing point of interest recommendation algorithm based on the collaborative filtering can obtain good effect, but when users are far away from their residence, the recommend effect has fallen sharply. The main reason is that user's check-ins mainly concentrate around its residence, and has less activity history in other locations, which results in not accurately calculating the user interest at this time. This paper proposes a point of interest recommendation method based on topic model, which can gi...
【基金】 国家自然科学基金(No.61272277)
【更新日期】 2018-03-06
【分类号】 TP391.3
【正文快照】 1引言在移动互联时代,位置社交网络LBSN(LocationBased Social Network)应运而生[1]。它能够帮助用户访问现实生活中的地理位置,并通过签到功能发布评论、照片、视频等相关地理信息,与其他用户分享自己的访问体验。因此通过分析LBSN数据库可以挖掘出很多有用的信息,如用户对什?

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