基于LBSN好友关系的个性化景点推荐方法

摘要：

基于位置的社交网络（LBSN）中照片带有丰富时间空间位置信息，为发掘用户偏好信息、进行景点推荐提供了条件。现有推荐方法存在推荐条件单一、难以准确估算用户偏好、推荐结果准确性不高的问题。改进传统协同过滤中相似用户计算和推荐方法，提出PTLR方法。通过用户景点照片矩阵计算用户偏好，结合好友亲密度信任关系计算相似邻居。利用多条件如兴趣偏好、景点时间适宜程度及候选周边关联景点产生推荐。实验结果表明PTLR能有效提高推荐准确性。

关键词：个性化推荐、基于位置的服务、协同过滤、社交网络、关联推荐

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：浙江省自然科学基金No.LY12F02020；宁波市自然科学基金No.2012A610066。

在线出版日期：2015-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：117-122