【摘 要】
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随着基于位置的社交网络(Location-Based Social Networks,LBSN)的不断发展,有助于用户探索新地点和商家发现潜在客户的兴趣点(Point-of-Interest,POI)推荐受到了广泛关注。
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61373015,61728204)
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随着基于位置的社交网络(Location-Based Social Networks,LBSN)的不断发展,有助于用户探索新地点和商家发现潜在客户的兴趣点(Point-of-Interest,POI)推荐受到了广泛关注。然而,用户签到数据的高稀疏性,为兴趣点推荐带来了严峻挑战。针对这一挑战,文中探索兴趣点的文本、地理和类别信息,有效融合兴趣话题、地理影响及类别偏好因素,提出了一种话题-位置-类别感知的协同过滤兴趣点推荐算法,称之为TGC-CF。该算法利用潜在狄利克雷分配(Latent Dirichlet
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