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GMFS:一种新的基于社会网和地理信息的兴趣点推荐方法
1
作者
全紫薇
金虎
+1 位作者
王楠
刘勇
《黑龙江大学工程学报》
2019年第1期72-79,共8页
基于地理位置的社会网(LBSNs)吸引了大量用户通过签到来分享他们的社会关系和地理信息。通过签到信息可了解用户对地点的偏好,从而给用户提供更好的推荐,因此在基于地理位置的社会网上进行兴趣点(POI,Point-of-Interest)推荐逐渐成为了...
基于地理位置的社会网(LBSNs)吸引了大量用户通过签到来分享他们的社会关系和地理信息。通过签到信息可了解用户对地点的偏好,从而给用户提供更好的推荐,因此在基于地理位置的社会网上进行兴趣点(POI,Point-of-Interest)推荐逐渐成为了热点研究问题。以往的研究没有将社会关系和地理信息联合融入到基于矩阵分解的POI推荐方法中。基于社会网和用户签到活动日志,提出了用加权的方法计算用户之间的相似性,在此基础上提出了一个联合社会网和地理信息的加权矩阵分解模型GMFS,并给出了高效的求解方法。多个真实数据集上的实验结果表明:GMFS方法能有效地进行POI推荐。
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关键词
基于地理位置的社会网
矩阵分解
用户签到活动日志
POI推荐
相似性
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职称材料
题名
GMFS:一种新的基于社会网和地理信息的兴趣点推荐方法
1
作者
全紫薇
金虎
王楠
刘勇
机构
黑龙江大学计算机科学技术学院
黑龙江大学黑龙江省数据库与并行计算重点实验室
出处
《黑龙江大学工程学报》
2019年第1期72-79,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61370222
61602159)
+3 种基金
黑龙江省自然科学基金资助项目(F201430)
哈尔滨科技创新人才研究专项资金资助项目(2017RAQXJ094)
黑龙江省高校基本科研业务费黑龙江大学专项资金资助项目(HDJCCX-201608
KJCX201816)
文摘
基于地理位置的社会网(LBSNs)吸引了大量用户通过签到来分享他们的社会关系和地理信息。通过签到信息可了解用户对地点的偏好,从而给用户提供更好的推荐,因此在基于地理位置的社会网上进行兴趣点(POI,Point-of-Interest)推荐逐渐成为了热点研究问题。以往的研究没有将社会关系和地理信息联合融入到基于矩阵分解的POI推荐方法中。基于社会网和用户签到活动日志,提出了用加权的方法计算用户之间的相似性,在此基础上提出了一个联合社会网和地理信息的加权矩阵分解模型GMFS,并给出了高效的求解方法。多个真实数据集上的实验结果表明:GMFS方法能有效地进行POI推荐。
关键词
基于地理位置的社会网
矩阵分解
用户签到活动日志
POI推荐
相似性
Keywords
location-based social networks
matrix factorization
user check-in activity log
POI recommendation
similarity
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
GMFS:一种新的基于社会网和地理信息的兴趣点推荐方法
全紫薇
金虎
王楠
刘勇
《黑龙江大学工程学报》
2019
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