分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-04-19 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 兴趣点(point-of-interest,POI)推荐是基于位置的社交网络(location-based social networks,LBSN)中一项重要的服务。针对目前推荐算法存在的噪声数据影响推荐质量,用户个性化程度低的问题,提出了一种个性化联合推荐算法。提出了引入POI的位置因素去除不可能或可能性较小的POI,形成初步候选集;综合考虑POI的类别、流行度及用户的社会行为,增加用户个性化的程度,提高推荐结果的质量。在Foursquare真实签到数据集上的实验,证明了提出的联合推荐算法与目前先进的算法相比,准确率提高11%,召回率提高8%。