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多因素融合的个性化位置推荐算法 被引量:1
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作者 代仕芳 李燕 海凛 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第6期300-304,310,共6页
位置推荐中影响推荐结果的主要因素有地理位置、个人爱好、社会关系以及时间周期,为有效融合4个影响因素并进行个性化位置推荐,针对每个因素构建对应的选择概率模型,并分析各因素对用户选择的影响力,在此基础上,提出一种启发式推荐算法... 位置推荐中影响推荐结果的主要因素有地理位置、个人爱好、社会关系以及时间周期,为有效融合4个影响因素并进行个性化位置推荐,针对每个因素构建对应的选择概率模型,并分析各因素对用户选择的影响力,在此基础上,提出一种启发式推荐算法。实验结果表明,与传统的基于位置的推荐算法相比,该算法性能更好,推荐的结果更能被用户所接受。 展开更多
关键词 基于位置的社会网络 推荐算法 社会关系 签到集 多因素
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