基于轨迹相似度的伴随人员推荐

移动网络和智能终端的发展使得基于优质用户的伴随人员的推荐成为互联网发展的热点之一,而伴随人员的推荐算法则是至关重要的因素.针对以往基于地理位置的用户轨迹性相似推荐算法中需基于地理位置或基站数据,且数据稀疏时推荐结果不理想的问题,提出了基于IP场所的轨迹余弦相似度的伴随人员推荐,以更完善的IP场所数据代替地理位置数据,以一段时间的纵向日期和横向时刻分别计算余弦相似度以消除数据稀疏性问题.最后推荐出了相似度质量更高的伴随人员.