地理分层结构与社会关系的兴趣点推荐
来源期刊:软件工程2019年第10期
论文作者:李昱杭 杨艳 高静远
文章页码:12 - 18
关键词:矩阵分解;地理分层结构;社会关系;推荐;兴趣点;
摘 要:随着基于地理位置的社交网络的兴起,兴趣点(POI)推荐引起了人们的许多关注。POI推荐向用户推荐他们可能感兴趣但没有访问过的地方,从而解决用户"下一步去哪"的问题。本文提出新的用户相似性度量、全局影响力以及热门POI的概念。综合考虑了多个影响因素之间的关系,以地理分层结构的矩阵分解模型(HGMF)为基础,提出新的POI推荐算法HGS-MF。在Yelp和Gowalla社交网络数据集上对HGS-MF进行了评估。实验结果表明,HGS-MF方法的实验表现均优于传统的POI推荐算法。
李昱杭,杨艳,高静远
黑龙江大学
摘 要:随着基于地理位置的社交网络的兴起,兴趣点(POI)推荐引起了人们的许多关注。POI推荐向用户推荐他们可能感兴趣但没有访问过的地方,从而解决用户"下一步去哪"的问题。本文提出新的用户相似性度量、全局影响力以及热门POI的概念。综合考虑了多个影响因素之间的关系,以地理分层结构的矩阵分解模型(HGMF)为基础,提出新的POI推荐算法HGS-MF。在Yelp和Gowalla社交网络数据集上对HGS-MF进行了评估。实验结果表明,HGS-MF方法的实验表现均优于传统的POI推荐算法。
关键词:矩阵分解;地理分层结构;社会关系;推荐;兴趣点;