融入时间的兴趣点协同推荐算法

包玄; 陈红梅; 肖清

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融入时间的兴趣点协同推荐算法

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摘要

兴趣点(POI)推荐可以帮助用户发现其没有访问过但可能感兴趣的地点,是重要的基于位置的服务之一.时间在POI推荐中是一个重要因素,而现有POI推荐模型并没有较好地考虑时间因素,因此通过考虑时间因素来提出融入时间的POI协同推荐(TUCF)算法,从而提高POI推荐的效果.首先,分析基于位置的社交网络(LBSN)的用户签到数据,以探索用户签到的时间关系;然后,利用时间关系对用户签到数据进行平滑处理,以融入时间因素并缓解数据稀疏性;最后,根据基于用户的协同过滤方法,在不同时间推荐不同POI给用户.在真实签到数据集上的实验结果表明,与基于用户的协同过滤(U)算法相比,TUCF算法的精确率和召回率分别提高了63％和69％;与具有平滑增强时间偏好的协同过滤(UTE)算法相比,TUCF算法的精确率和召回率分别提高了8％和12％;并且TUCF算法的平均绝对误差(MAE)比U算法和UTE算法分别减小了1.4％和0.5％.

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来源
《计算机应用》 |2021年第8期|2406-2411|共6页
作者
包玄; 陈红梅; 肖清;
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作者单位

云南大学信息学院昆明650500;

云南大学信息学院昆明650500;

云南大学信息学院昆明650500;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类检索机;
关键词
基于位置的服务; 兴趣点; 推荐; 协同过滤; 时间关系;

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