【摘 要】
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近年来,基于位置的社交网络(LBSN)得到迅速地发展,如Foursquare,Whrrl,Facebook Places。因为兴趣点(POI)推荐可以帮助用户探索新的地方以及协助第三方业务提供个性化的服务,
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近年来,基于位置的社交网络(LBSN)得到迅速地发展,如Foursquare,Whrrl,Facebook Places。因为兴趣点(POI)推荐可以帮助用户探索新的地方以及协助第三方业务提供个性化的服务,因此它已经成为LBSN中的一个重要任务。大多数现有的兴趣点推荐方法仅处理单个域,然而,使用从其他应用程序域获得的信息可以潜在地提供更好的兴趣点推荐结果,这对于那些没有提供入住信息的新启动的LBSN尤为有效。据我们所知,本文是第一个在基于位置的社交网络上提出跨域兴趣点推荐方法并将转移学习应用到此目的的工作。为此,我们首先通过主坐标发现将用户和兴趣点知识并入到辅助域中,然后将它们转移到目标域中,接下来使用传递知的识进行预测。实验结果表明我们的方法具有很高的性能,并且展现出基于位置的社交网络上进行跨域兴趣点推荐的优点。
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