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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著移動(dòng)設(shè)備,全球定位系統(tǒng)和Web2.0技術(shù)的快速進(jìn)步和完善,基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)(LBSNs)吸引了大量的用戶分享簽到信息,包括位置信息,用戶評(píng)論和經(jīng)驗(yàn)分享等。因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)時(shí)代的快速發(fā)展,信息的爆發(fā)式增長(zhǎng),傳統(tǒng)推薦用來解決個(gè)性化信息過濾問題創(chuàng)造了巨大的收益,同樣的,興趣點(diǎn)(POIs)推薦這個(gè)切時(shí)的課題同樣在LBSNs中扮演著重要的角色。它不僅能夠幫助用戶發(fā)現(xiàn)新的POIs,也可以幫助興趣點(diǎn)運(yùn)營(yíng)商在平臺(tái)發(fā)布有關(guān)POIs的位置已知的廣告。大部分現(xiàn)
2、有的興趣點(diǎn)推薦技術(shù)僅使用了LBSNs中用戶的簽到數(shù)據(jù),通過假設(shè)用戶的簽到頻率直接反映其對(duì)POI的偏好程度來學(xué)習(xí)他們對(duì)興趣點(diǎn)的偏好。雖然GeoMF(geo matrix factorization)可以很好的利用矩陣因子分解(MF)的方法將地理位置的影響因素進(jìn)行模型化,但是GeoMF忽略了評(píng)論文本對(duì)于用戶對(duì)興趣點(diǎn)的偏好程度的影響。所以我們通過把地理位置信息添加進(jìn)矩陣因子分解式中來將簽到次數(shù)和地理位置信息結(jié)合起來,此外在MF中我們將評(píng)論文本
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