在基于位置的社交网络中,兴趣点实时推荐数据和用户签到数据存在高稀疏性问题。提出一种基于时间效应的混合推荐模型。通过用户潜在兴趣点数据模型计算用户时间行为影响分数和地理位置影响分数,并用线性统一模型进行处理,选取Top S 个...
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在基于位置的社交网络中,兴趣点实时推荐数据和用户签到数据存在高稀疏性问题。提出一种基于时间效应的混合推荐模型。通过用户潜在兴趣点数据模型计算用户时间行为影响分数和地理位置影响分数,并用线性统一模型进行处理,选取Top S 个兴趣点作为用户的潜在兴趣点。将用户的潜在签到记录引入基于时间效应的矩阵分解模型中,考虑时间差异性和连续性对推荐结果的影响,在此基础上进行优化求解,提出推荐策略。实验结果表明,与LRT模型、UTE+SE模型相比,该模型的推荐效果较好,其准确率和召回率最高可达0.103 4和0.111 8。
针对基于位置的社交网络(Location-Based Social Network, LBSN)中用户签到数据的高稀疏性问题及用户隐私问题,提出了一种混合推荐模型(SoGeoCat).首先,通过用户潜在兴趣点数据模型,学习用户的潜在兴趣点;其次,将用户的潜在兴趣点纳入...
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针对基于位置的社交网络(Location-Based Social Network, LBSN)中用户签到数据的高稀疏性问题及用户隐私问题,提出了一种混合推荐模型(SoGeoCat).首先,通过用户潜在兴趣点数据模型,学习用户的潜在兴趣点;其次,将用户的潜在兴趣点纳入融合类别信息的矩阵分解模型中并优化;最后,根据用户特征矩阵、兴趣点特征矩阵,提出推荐策略.基于Foursquare真实数据集,实验结果表明:(1)相比于其他几个推荐模型,该算法将用户的潜在兴趣点填充至用户-兴趣点矩阵中,可以有效地缓解数据稀疏性的影响;(2)该算法可保护用户家庭信息;(3)在推荐模型中纳入类别信息的影响能提高推荐效果.
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