【摘 要】
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为了丰富地理位置社交网络中位置推荐的方法,提高位置推荐的精度,提出一种分层模型的推荐方法。将地理位置社交网络中的数据分为历史位置层和社交关系层,在历史位置层中,考虑
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为了丰富地理位置社交网络中位置推荐的方法,提高位置推荐的精度,提出一种分层模型的推荐方法。将地理位置社交网络中的数据分为历史位置层和社交关系层,在历史位置层中,考虑用户的历史签到位置序列具有幂律分布和瞬时效应这两种特性,引入Pitman-Yor语言过程模型的机制来分析用户的历史位置签到数据,计算出下一次签到位置的概率,结合社交关系,加入社交关系层的朋友数据信息,得出所有可能位置的概率分布,按照TopN方法给出推荐列表。通过模型计算结果分析,对比其他的位置推荐方法,验证了该方法的有效性。
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