融合地理位置与社交关系的兴趣点推荐算法  

作　　者：王三军[1] 王玉姣[2] 

机构地区：[1]湖北省交通运输厅通信信息中心,湖北武汉430030 [2]湖北交通职业技术学院,湖北武汉430079

出　　处：《软件导刊》2017年第5期34-38,共5页Software Guide

摘　　要：随着位置社交网络的快速增长,越来越多的人借助其分享他们的喜好和位置信息,利用这些信息的潜在规律和呈现出来的偏好特征能够有效地帮助用户发现他们真正感兴趣的地点。然而,用户历史记录数据存在着严重的稀疏性,导致推荐结果不准确。鉴于此,融合地理位置因素和用户社交关系,利用矩阵分解模型提出了一种兴趣点推荐(GSMF算法)。实验结果表明,与主流的兴趣点推荐算法相比,该方法在准确率和召回率等多项指标上均取得了更好的结果。

关 键 词：地点推荐 社交关系 地理因素 GSMF算法 

分 类 号：TP312[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]