在汽车、住宿等服务行业中,与共享服务配套的个性化推荐方法的研究不足,降低了用户体检。以搭乘共享问题为例,考虑位置、社交、费用三方面因素,提出URLP(Users Recommendation Based on LBSNs and Payment)方法为用户推荐长期合作对象...
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在汽车、住宿等服务行业中,与共享服务配套的个性化推荐方法的研究不足,降低了用户体检。以搭乘共享问题为例,考虑位置、社交、费用三方面因素,提出URLP(Users Recommendation Based on LBSNs and Payment)方法为用户推荐长期合作对象。该方法首先基于用户行为矩阵计算车主与乘客的位置相似度,其次通过历史交易数据学习建立基于位置的社交信任网络,然后根据近期交易记录拟合用户的车费偏好函数,最后综合三类因素的影响自适应地产生推荐列表。实验结果表明URLP方法具有良好的准确率。虽然URLP方法以汽车共享为例提出,但方法同样可被应用于众包快递和配送等领域。
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