近年来,随着移动定位技术的发展和位置社交网络的日益普及,基于位置社交网络(Location Based Social Network,LBSN)的位置推荐技术越来越受到人们的关注和重视,并在旅游推荐、位置导航、广告推送等领域有着广泛的应用.目前大多数基于位...近年来,随着移动定位技术的发展和位置社交网络的日益普及,基于位置社交网络(Location Based Social Network,LBSN)的位置推荐技术越来越受到人们的关注和重视,并在旅游推荐、位置导航、广告推送等领域有着广泛的应用.目前大多数基于位置社交网络的位置推荐方法在用户偏好提取的过程中考虑因素过于单一,导致用户偏好提取不准确,而且未充分考虑社交网络中的用户间信任关系,造成推荐准确率不高.针对此问题,本文设计了特殊的用户偏好存储结构——分类层次偏好树来更加准确地提取个人偏好.在此过程中,本文充分考虑了习惯性偏好、偶然性偏好以及时间因素对用户偏好的影响,使用户偏好提取更加准确,同时,结合位置社交网络中的用户信任关系来进行位置推荐.实验结果表明,本文提出的位置推荐方法得到了较高的推荐准确率.展开更多
兴趣点(point of interest,POI)推荐可以缓解用户选择困难问题并提高位置服务商、商家的收益,是位置社交网络的研究热点之一。在已有的综述中缺乏数据问题对策的梳理、前沿算法的更新、算法性能对比实验等内容。因此对这一领域的研究进...兴趣点(point of interest,POI)推荐可以缓解用户选择困难问题并提高位置服务商、商家的收益,是位置社交网络的研究热点之一。在已有的综述中缺乏数据问题对策的梳理、前沿算法的更新、算法性能对比实验等内容。因此对这一领域的研究进行系统性综述,从数据问题、算法技术和对比实验三个方面进行归纳总结。从POI数据问题角度分析并归纳出数据稀疏、数据依赖和数据隐私三大问题及其对应的解决方法;从算法所用技术角度将现有重要研究分为矩阵分解、编码器、图神经网络、注意力机制、生成模型五类,比较并总结其优劣;从算法性能对比角度出发,选取使用频度最高的召回率和精度作为评价指标,对五个代表性算法进行实验及评价;指出该领域所面临的挑战和未来研究方向。展开更多
文摘近年来,随着移动定位技术的发展和位置社交网络的日益普及,基于位置社交网络(Location Based Social Network,LBSN)的位置推荐技术越来越受到人们的关注和重视,并在旅游推荐、位置导航、广告推送等领域有着广泛的应用.目前大多数基于位置社交网络的位置推荐方法在用户偏好提取的过程中考虑因素过于单一,导致用户偏好提取不准确,而且未充分考虑社交网络中的用户间信任关系,造成推荐准确率不高.针对此问题,本文设计了特殊的用户偏好存储结构——分类层次偏好树来更加准确地提取个人偏好.在此过程中,本文充分考虑了习惯性偏好、偶然性偏好以及时间因素对用户偏好的影响,使用户偏好提取更加准确,同时,结合位置社交网络中的用户信任关系来进行位置推荐.实验结果表明,本文提出的位置推荐方法得到了较高的推荐准确率.
文摘兴趣点(point of interest,POI)推荐可以缓解用户选择困难问题并提高位置服务商、商家的收益,是位置社交网络的研究热点之一。在已有的综述中缺乏数据问题对策的梳理、前沿算法的更新、算法性能对比实验等内容。因此对这一领域的研究进行系统性综述,从数据问题、算法技术和对比实验三个方面进行归纳总结。从POI数据问题角度分析并归纳出数据稀疏、数据依赖和数据隐私三大问题及其对应的解决方法;从算法所用技术角度将现有重要研究分为矩阵分解、编码器、图神经网络、注意力机制、生成模型五类,比较并总结其优劣;从算法性能对比角度出发,选取使用频度最高的召回率和精度作为评价指标,对五个代表性算法进行实验及评价;指出该领域所面临的挑战和未来研究方向。
