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融合多种影响因子的兴趣点推荐算法
1
作者
吴会丛
李娇娥
+1 位作者
赵明星
高凯
《河北科技大学学报》
CAS
2020年第6期500-507,共8页
为了解决兴趣点推荐任务中的数据稀疏性问题和充分利用位置社交网络中的多样信息提高个性化推荐质量,提出了一种融合多种影响因子的兴趣点推荐算法。分别对地理信息和社会信息进行地理影响力建模和社会影响力建模,并联合时间信息和地理...
为了解决兴趣点推荐任务中的数据稀疏性问题和充分利用位置社交网络中的多样信息提高个性化推荐质量,提出了一种融合多种影响因子的兴趣点推荐算法。分别对地理信息和社会信息进行地理影响力建模和社会影响力建模,并联合时间信息和地理信息进行时空影响力建模,然后以加权求和的方式整合3种影响力评分得到用户偏好分数,根据用户偏好分数为每个用户提供1个包含Top-N个兴趣点的推荐列表。实验结果显示,在2个公开数据集上,融合多种影响因子的兴趣点推荐模型的性能优于对比模型。地理-社会-时空影响是兴趣点推荐任务中的关键,对这3种影响建模可为融合关键信息的兴趣点推荐研究提供参考。
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关键词
自然语言处理
兴趣点推荐
地理
影响力
建
模
社会影响力建模
时空
影响力
建
模
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职称材料
题名
融合多种影响因子的兴趣点推荐算法
1
作者
吴会丛
李娇娥
赵明星
高凯
机构
河北科技大学信息科学与工程学院
出处
《河北科技大学学报》
CAS
2020年第6期500-507,共8页
基金
国家自然科学基金(61772075)。
文摘
为了解决兴趣点推荐任务中的数据稀疏性问题和充分利用位置社交网络中的多样信息提高个性化推荐质量,提出了一种融合多种影响因子的兴趣点推荐算法。分别对地理信息和社会信息进行地理影响力建模和社会影响力建模,并联合时间信息和地理信息进行时空影响力建模,然后以加权求和的方式整合3种影响力评分得到用户偏好分数,根据用户偏好分数为每个用户提供1个包含Top-N个兴趣点的推荐列表。实验结果显示,在2个公开数据集上,融合多种影响因子的兴趣点推荐模型的性能优于对比模型。地理-社会-时空影响是兴趣点推荐任务中的关键,对这3种影响建模可为融合关键信息的兴趣点推荐研究提供参考。
关键词
自然语言处理
兴趣点推荐
地理
影响力
建
模
社会影响力建模
时空
影响力
建
模
Keywords
natural language processing
point-of-interest recommendation
geographic influence modeling
social influence modeling
spatial-temporal influence modeling
分类号
TP319 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合多种影响因子的兴趣点推荐算法
吴会丛
李娇娥
赵明星
高凯
《河北科技大学学报》
CAS
2020
0
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参考文献
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