-
题名基于LDA模型和聚类算法的城市热点推荐与应用
- 1
-
-
作者
王诗童
刘美玲
孙立研
-
机构
东北林业大学信息与计算机工程学院
-
出处
《智能计算机与应用》
2018年第3期136-139,共4页
-
基金
国家自然科学基金(61702091)
省自然科学基金(F2015037)
东北林业大学大学生创新训练计划项目(201610225196)
-
文摘
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。
-
关键词
地理位置
热点推荐
LDA模型
多距离空间聚类算法
-
Keywords
geography positions
the recommendation of hot sites
LDA model
the spatial distance clustering algorithm
-
分类号
TP393.02
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-