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GMFS:一种新的基于社会网和地理信息的兴趣点推荐方法

         

摘要

基于地理位置的社会网(LBSNs)吸引了大量用户通过签到来分享他们的社会关系和地理信息。通过签到信息可了解用户对地点的偏好,从而给用户提供更好的推荐,因此在基于地理位置的社会网上进行兴趣点(POI,Point-of-Interest)推荐逐渐成为了热点研究问题。以往的研究没有将社会关系和地理信息联合融入到基于矩阵分解的POI推荐方法中。基于社会网和用户签到活动日志,提出了用加权的方法计算用户之间的相似性,在此基础上提出了一个联合社会网和地理信息的加权矩阵分解模型GMFS,并给出了高效的求解方法。多个真实数据集上的实验结果表明:GMFS方法能有效地进行POI推荐。

著录项

  • 来源
    《黑龙江大学工程学报》 |2019年第1期|P.72-79|共8页
  • 作者单位

    [1]黑龙江大学计算机科学技术学院,哈尔滨150080;

    [2]黑龙江大学黑龙江省数据库与并行计算重点实验室,哈尔滨150080;

    [1]黑龙江大学计算机科学技术学院,哈尔滨150080;

    [2]黑龙江大学黑龙江省数据库与并行计算重点实验室,哈尔滨150080;

    [1]黑龙江大学计算机科学技术学院,哈尔滨150080;

    [2]黑龙江大学黑龙江省数据库与并行计算重点实验室,哈尔滨150080;

    [1]黑龙江大学计算机科学技术学院,哈尔滨150080;

    [2]黑龙江大学黑龙江省数据库与并行计算重点实验室,哈尔滨150080;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 CHI
  • 中图分类 计算机网络;
  • 关键词

    基于地理位置的社会网; 矩阵分解; 用户签到活动日志; POI推荐; 相似性;

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