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基于LDA模型和聚类算法的城市热点推荐与应用
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作者 王诗童 刘美玲 孙立研 《智能计算机与应用》 2018年第3期136-139,共4页
针对新浪微博的短文本发表功能及地点签到功能,获取用户发布的信息。利用LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型,将获取到的大量文本信息和地理位置进行分词和词频统计处理,从而获得签到的热点地理位置信息,并在地图上标注出来。在获得... 针对新浪微博的短文本发表功能及地点签到功能,获取用户发布的信息。利用LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型,将获取到的大量文本信息和地理位置进行分词和词频统计处理,从而获得签到的热点地理位置信息,并在地图上标注出来。在获得用户签到的位置信息基础上,合并约束搜索条件,利用多距离空间聚类算法,优化推荐功能,并向用户显示其周边诸如商场、景点、饭店等热门娱乐场所的具体地理位置信息,进行热点推荐。 展开更多
关键词 地理位置 热点推荐 LDA模型 多距离空间聚类算法
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