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一种预填补社团聚类的兴趣点推荐算法
被引量:
4
1
作者
胡恒德
袁景凌
+1 位作者
陈旻骋
王啸岩
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2019年第2期305-309,共5页
基于位置的社交网络(LBSN)中的数据信息往往会存在数据稀疏,甚至部分信息缺失的情况,导致推荐的准确性不高.兴趣点推荐系统中蕴含着丰富的多源异构数据,如好友关系数据、地理位置数据以及用户对兴趣点的评分等,使用这些数据可以有效提...
基于位置的社交网络(LBSN)中的数据信息往往会存在数据稀疏,甚至部分信息缺失的情况,导致推荐的准确性不高.兴趣点推荐系统中蕴含着丰富的多源异构数据,如好友关系数据、地理位置数据以及用户对兴趣点的评分等,使用这些数据可以有效提升兴趣点推荐算法的准确率.本文提出一种预填补社团聚类的兴趣点推荐算法.通过社团聚类算法来分别对签到评分数据以及好友关系数据建模得到用户对兴趣点的个人兴趣和社交兴趣,并添加距离影响因素.从而建立了SoGS模型来进行兴趣点推荐.并且提出一种基于相容类的预填补算法来缓解原始用户-兴趣点评分矩阵的稀疏性问题,融合SoGS模型进行对比实验.实验采用Yelp数据集,结果表明,SoGS模型能有效提高兴趣点推荐系统的准确率和召回率.
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关键词
LBSN
兴趣点推荐算法
相容类预填补
社团聚
类
多源异构数据
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职称材料
题名
一种预填补社团聚类的兴趣点推荐算法
被引量:
4
1
作者
胡恒德
袁景凌
陈旻骋
王啸岩
机构
武汉理工大学计算机科学与技术学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2019年第2期305-309,共5页
基金
国家自然科学基金项目(61303029)资助
国家社会科学基金项目(15BGL048)资助
+1 种基金
湖北省创新团队项目(2017CFA012)资助
湖北省技术创新专项重大项目(2017AAA122)资助
文摘
基于位置的社交网络(LBSN)中的数据信息往往会存在数据稀疏,甚至部分信息缺失的情况,导致推荐的准确性不高.兴趣点推荐系统中蕴含着丰富的多源异构数据,如好友关系数据、地理位置数据以及用户对兴趣点的评分等,使用这些数据可以有效提升兴趣点推荐算法的准确率.本文提出一种预填补社团聚类的兴趣点推荐算法.通过社团聚类算法来分别对签到评分数据以及好友关系数据建模得到用户对兴趣点的个人兴趣和社交兴趣,并添加距离影响因素.从而建立了SoGS模型来进行兴趣点推荐.并且提出一种基于相容类的预填补算法来缓解原始用户-兴趣点评分矩阵的稀疏性问题,融合SoGS模型进行对比实验.实验采用Yelp数据集,结果表明,SoGS模型能有效提高兴趣点推荐系统的准确率和召回率.
关键词
LBSN
兴趣点推荐算法
相容类预填补
社团聚
类
多源异构数据
Keywords
LBSN
POI recommendation system
prefilling by compatible class
community clustering
multisource heterogeneous data
分类号
TP391.3 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种预填补社团聚类的兴趣点推荐算法
胡恒德
袁景凌
陈旻骋
王啸岩
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2019
4
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