10.3969/j.issn.1672-5867.2019.08.057
基于用户距离的兴趣点推荐算法
传统协同过滤算法在计算用户的相似度时,只考虑了用户的共同兴趣点的签到记录,忽略了许多有价值的信息,导致用户相似度计算不精确.本文利用用户的签到距离来度量用户间的兴趣差异,并结合用户签到记录数量和共同签到记录数量等因素来计算相似度,设计了基于用户距离的兴趣点推荐算法,通过实验证明了本文提出的算法能够有效地提高推荐精度.
协同过滤、用户距离、兴趣点、推荐
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P209(一般性问题)
2019-09-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
196-198,202