移动商务中融合签到位置与用户间相似性的兴趣点精准推荐

摘要：

向位置频繁变化的移动用户进行精准推荐,如何提高推荐准确性,已经成为一个理论研究与实践中的热点与难点问题.针对于此,本文提出了面向移动社交商务的精准用户兴趣点推荐模型——MRGR.首先,利用用户的历史签到信息,通过改进核密度估计对兴趣点进行预测;其次,进一步考虑到用户间的签到相似性,使用信息熵定量表示用户移动的随机性和不确定性;最后,融合地理位置信息与用户间相似性,精准推荐用户兴趣点,并在Foursquare数据集上进行验证.实验结果表明:与传统模型相比,提出的模型在准确预测用户兴趣点的同时,可以有效缓解数据稀疏性和冷启动问题,并在准确率和召回率上都取得了显著的提高.成果将为移动商务中,如何更好满足企业的精准推送与用户个性化需求提供有力的技术支持和决策服务.

关键词：移动商务、位置服务、兴趣点推荐、用户间相似性

所属期刊栏目：40

分类号：TP931

资助基金：国家自然科学基金面上项目;教育部人文社会科学研究规划基金项目;2019年辽宁省高校创新人才支持计划;辽宁省教育厅科研项目基金

在线出版日期：2020-05-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：462-469