基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)中高效的地點(diǎn)推薦方法研究.pdf

1、社交網(wǎng)絡(luò)的流行改變了人們的交流方式，越來(lái)越多的人喜歡在上面分享并獲取各類信息，為了能有效地幫助用戶發(fā)現(xiàn)其真正感興趣的地點(diǎn)，出現(xiàn)了基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)(Location-BasedSocialNetworks)的地點(diǎn)推薦系統(tǒng)。目前在這類地點(diǎn)推薦系統(tǒng)中，學(xué)術(shù)界用得最普遍的方法是通過(guò)用戶的歷史簽到記錄尋找相似用戶來(lái)進(jìn)行協(xié)同過(guò)濾推薦，然而由于用戶簽到數(shù)據(jù)存在嚴(yán)重的稀疏性問(wèn)題，相似用戶的識(shí)別一直很困難，導(dǎo)致已有的地點(diǎn)推薦方法效果都不好。
　　

2、 本文認(rèn)為現(xiàn)有的推薦方法的最大問(wèn)題在于忽視了地點(diǎn)本身的語(yǔ)義信息而無(wú)法識(shí)別出“同義地點(diǎn)”，因此新提出了一種對(duì)相似地點(diǎn)進(jìn)行聚類的方法來(lái)緩解數(shù)據(jù)的稀疏性問(wèn)題并提高相似用戶的識(shí)別率，其中地點(diǎn)的相似性同時(shí)考慮了地點(diǎn)的標(biāo)簽、分類語(yǔ)義信息和距離多種因素，并據(jù)此使用了三種地點(diǎn)相似度計(jì)算的聚類推薦方法:(1)單重語(yǔ)義和距離聯(lián)合聚類推薦，(2)雙重語(yǔ)義和距離聯(lián)合聚類推薦，(3)基于地點(diǎn)的協(xié)同過(guò)濾相似度聚類推薦。然后，本文又從隱主題分析的角度對(duì)用戶的活動(dòng)行