LBSN中融合类别信息的混合推荐模型

摘要：

针对基于位置的社交网络(Location-Based Social Network,LBSN)中用户签到数据的高稀疏性问题及用户隐私问题,提出了一种混合推荐模型(SoGeoCat).首先,通过用户潜在兴趣点数据模型,学习用户的潜在兴趣点;其次,将用户的潜在兴趣点纳入融合类别信息的矩阵分解模型中并优化;最后,根据用户特征矩阵、兴趣点特征矩阵,提出推荐策略.基于Foursquare真实数据集,实验结果表明:(1)相比于其他几个推荐模型,该算法将用户的潜在兴趣点填充至用户-兴趣点矩阵中,可以有效地缓解数据稀疏性的影响;(2)该算法可保护用户家庭信息;(3)在推荐模型中纳入类别信息的影响能提高推荐效果.

关键词：位置社交网络、地理位置信息、类别信息、矩阵分解、兴趣点推荐

所属期刊栏目：28

资助基金：国家自然科学基金61300104;福建省自然科学基金2018J01791

在线出版日期：2019-03-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：200-206