分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-12-13 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 针对现有的位置社交网络研究工作对兴趣点相关的用户语义位置信息挖掘不够充分，且大多推荐算法忽略了兴趣点所在区域对推荐结果的影响，提出了一种新型兴趣点推荐模型(USTTGD)。首先采用分割时间的潜在狄利克雷分配主题模型(latent Dirichlet allocation，LDA)，基于签到记录中的语义位置信息挖掘时间主题下的用户时间偏好，然后将兴趣点所处区域划分为网格，以评估区域影响;接着应用边缘加权的个性化PageRank (Edge-weighted Personalized PageRank，EwPPR)来建模兴趣点之间的连续过渡;最后将用户时间偏好、区域偏好和连续过渡偏好融合为一个统一的推荐框架。通过在真实数据集上实验验证，与其他传统推荐模型相比，USTTGD模型在准确率和召回率上有了显著的提升。
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2018-10-11 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要： 推荐系统是处理信息过载问题的重要手段。现有的基于信任网络推荐算法没有充分挖掘用户信任关系信息，影响推荐效果。提出了综合评估信任（CETrust）的模型，该模型综合考虑了用户间的直接信任和间接信任等因素。结合推荐项目的特征属性信息，集成到概率矩阵的因式分解模型中推荐。实验表明，新提出的推荐算法(H-CETrust)推荐精度高于现有推荐算法的推荐精度。
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