口袋公园的特点是规模小、投入小、易于访问、形状与坐落位置灵活。有关口袋公园的研究方法及研究地点的详细分析目前仍处于缺失状态。文章以系统综述为研究方法处理来自三个电子数据库(谷歌、Web of Science,以及中国知网)的14篇中文...口袋公园的特点是规模小、投入小、易于访问、形状与坐落位置灵活。有关口袋公园的研究方法及研究地点的详细分析目前仍处于缺失状态。文章以系统综述为研究方法处理来自三个电子数据库(谷歌、Web of Science,以及中国知网)的14篇中文文献和15篇英文文献,探讨目前口袋公园文献的研究方法在中文与英文中应用的不同,为未来口袋公园的研究提供方法与地点选择上的帮助。展开更多
在地点推荐应用中,传统的协同过滤推荐算法由于签到数据稀疏导致推荐效果不佳。为提高推荐效果并克服传统协同过滤推荐算法受到热门地点影响的不足,提出一种新的地点推荐算法。将签到地点转换为向量,通过向量的余弦相似性计算签到地点...在地点推荐应用中,传统的协同过滤推荐算法由于签到数据稀疏导致推荐效果不佳。为提高推荐效果并克服传统协同过滤推荐算法受到热门地点影响的不足,提出一种新的地点推荐算法。将签到地点转换为向量,通过向量的余弦相似性计算签到地点的地点相似性。标记签到频次较低的地点为冷门地点,以计算签到地点的用户相似性,结合地理因素的影响,生成对用户的推荐列表。实验结果表明,相比传统协同过滤推荐算法,该算法 F 1值提升了0.009以上,推荐效果更好。展开更多
文摘口袋公园的特点是规模小、投入小、易于访问、形状与坐落位置灵活。有关口袋公园的研究方法及研究地点的详细分析目前仍处于缺失状态。文章以系统综述为研究方法处理来自三个电子数据库(谷歌、Web of Science,以及中国知网)的14篇中文文献和15篇英文文献,探讨目前口袋公园文献的研究方法在中文与英文中应用的不同,为未来口袋公园的研究提供方法与地点选择上的帮助。
文摘在地点推荐应用中,传统的协同过滤推荐算法由于签到数据稀疏导致推荐效果不佳。为提高推荐效果并克服传统协同过滤推荐算法受到热门地点影响的不足,提出一种新的地点推荐算法。将签到地点转换为向量,通过向量的余弦相似性计算签到地点的地点相似性。标记签到频次较低的地点为冷门地点,以计算签到地点的用户相似性,结合地理因素的影响,生成对用户的推荐列表。实验结果表明,相比传统协同过滤推荐算法,该算法 F 1值提升了0.009以上,推荐效果更好。