话题-位置-类别感知的兴趣点推荐
随着基于位置的社交网络(Location-Based Social Networks,LBSN)的不断发展,有助于用户探索新地点和商家发现潜在客户的兴趣点(Point-of-Interest,POI)推荐受到了广泛关注.然而,用户签到数据的高稀疏性,为兴趣点推荐带来了严峻挑战.针对这一挑战,文中探索兴趣点的文本、地理和类别信息,有效融合兴趣话题、地理影响及类别偏好因素,提出了一种话题-位置-类别感知的协同过滤兴趣点推荐算法,称之为TGC-CF.该算法利用潜在狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)模型挖掘兴趣点相关的文本信息,学习用户的兴趣话题分布,并计算用户间兴趣话题分布的相似度,通过结合地理距离和用户的区域偏好来建模地理影响;使用TF-IDF统计方法评估目标用户对类别的偏好程度,并考虑其他用户的类别偏好在推荐过程中的作用和影响,最后将这些影响因素整合到一个协同过滤推荐模型中,从而生成包含用户感兴趣的兴趣点的推荐列表.在两个真实数据集上的实验结果表明,TGC-CF算法比其他推荐算法表现更好.
基于位置的社交网络、兴趣点推荐、话题模型、地理影响、协同过滤
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TP311(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目61373015,61728204
2020-09-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
81-87
