【摘 要】
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为了帮助移动用户探索新位置,协助商家发现潜在顾客,提高移动用户访问POI的质量,本文提出了一种将地理位置、时间和类别相结合的多关联度POI个性化推荐方法——GeoTempCate,
【基金项目】
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国家自然科学基金(61371143);北京市自然科学基金(4132026);北京市教委数据采集与可视化处理平台(PXM2014_014212_000017)
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为了帮助移动用户探索新位置,协助商家发现潜在顾客,提高移动用户访问POI的质量,本文提出了一种将地理位置、时间和类别相结合的多关联度POI个性化推荐方法——GeoTempCate,来对移动用户进行个性化POI推荐.该方法探讨了POI的地理位置关联关系、访问时间关联关系以及POI的类别关联关系.通过分析用户的历史访问POI数据,利用3种关联关系来预测移动用户对其未访问POI的关联评分,进而对移动用户进行个性化POI推荐.最后使用准确率和召回率来评价推荐的POI,实验结果表明本文提出的方法,无论是准确率还是召回率,都得到了较高的精确度.
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