基于社交和地理信息的兴趣点推荐

来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户:bbnn1122
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目前基于用户的协同过滤兴趣点推荐模型认为两个用户之间对彼此的影响是相同的;同时,在计算社交用户相似度时仅仅考虑了用户的朋友集合,未考虑用户住所的地理信息。针对上述问题,提出了一种融合用户、社会和地理信息的兴趣点推荐(Fuse Users、Social and Geographic,FUSG)模型。将非对称用户影响和PageRank算法融入到基于用户的协同过滤算法中,挖掘用户偏好对兴趣点推荐系统的影响;结合社交用户之间的居住距离和用户的共同好友计算用户之间的相似度;利用地理信息挖掘用户签到的地理特征;将改进
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