基于用户轨迹的POI个性化推荐算法研究

摘要：

为了实现兴趣点(POI)的个性化推荐,本文针对用户轨迹中的含有大量冗余点的问题,探讨了利用POI和公交数据对用户轨迹数据进行压缩的算法.研究了传统的协调过滤推荐算法后,提出一种基于用户轨迹的加权TopN推荐算法(UserTN).实验结果表明,推荐结果的准确率、召回率和个性化程度都优于传统的协同过滤推荐算法,证明了本文方法的有效性.

关键词：用户轨迹、相似性、数据压缩、POI、推荐算法

分类号：P228.4(大地测量学)

资助基金：国家自然科学基金06023201

在线出版日期：2017-02-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：55-58