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系统工程理论与实践 2021年第10期41卷 2501-2511页

作者：仲秋雁王涵雪大连理工大学经济管理学院大连116024

基于位置的社交网络(location-based social network,LBSN)随着定位技术与智能终端技术的发展拥有了极大研究价值,其中商业兴趣点(point-of-interest,POI)推荐成为一大研究视角,且随着数据量成倍增长,成为了必须解决的问题.但当前推荐... 详细信息

基于位置的社交网络(location-based social network,LBSN)随着定位技术与智能终端技术的发展拥有了极大研究价值,其中商业兴趣点(point-of-interest,POI)推荐成为一大研究视角,且随着数据量成倍增长,成为了必须解决的问题.但当前推荐更多关注于考虑地理因素的推荐,对社交关系的考虑较少,为了改进推荐效果,本文重点考虑社交关系中朋友关系的使用,提出了基于带权水波模型的商业POI推荐方法.该方法基于用户朋友关系和交互信息构建偏好网络,在网络中模拟水波扩散,考虑波纹重叠处的偏好增强情况,计算候选POI在目标用户网络中的偏好传播,并通过关系权重来体现地理因素和时间因素对偏好传播的影响,保证相似度计算的准确,以此形成用户推荐列表.并通过Yelp的数据实验证明该算法能取得较优推荐效果.

关键词：兴趣点推荐基于位置的社交网络带权水波模型偏好网络

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基于位置的社交网络环境下的商业POI推荐

基于位置的社交网络环境下的商业POI推荐

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作者：王涵雪大连理工大学

学位级别：硕士

基于位置的社交网络（Location-based social network,LBSN）使用定位与智能技术实现,拥有惊人的研究价值。但信息量的膨胀加剧了信息过载问题,为解决该问题,商业兴趣点（Point-of-Interest,POI）推荐成为重要的研究问题。不可否认,为... 详细信息

基于位置的社交网络（Location-based social network,LBSN）使用定位与智能技术实现,拥有惊人的研究价值。但信息量的膨胀加剧了信息过载问题,为解决该问题,商业兴趣点（Point-of-Interest,POI）推荐成为重要的研究问题。不可否认,为实现高效的推荐,准确性是必须考虑的指标。当前多数的商业POI推荐研究也主要着眼于高准确性的实现。但只追求准确性,会使最终的推荐结果过度专业,长尾问题严重。因此,如何实现准确而多样的商业POI推荐成为可研究的热点问题。本文对当前的相关文献进行整理归纳,分析了商业POI推荐领域的研究现状,以及推荐算法的研究情况,分析了现有方法的优势和不足。总结发现,可以通过准确性方法与多样性方法结合使用,达到准确与多样均衡的目标。因此,本文认为可以在使用带权水波模型方法实现高准确性推荐后,通过考虑用户多样性偏好的重排序多样性推荐丰富推荐结果的多样性。首先,从实现高准确性角度出发,本文提出了基于带权水波模型的推荐方法。目前的推荐主流重心是基于地理信息实现推荐,社交关系的影响在推荐方法中体现的不多。但本文提出的方法的重心则是运用社交关系中的朋友关系进行推荐,通过朋友关系和交互记录建立用户的偏好网络,在网络节点间运用水波扩散激活各节点,并使用节点间的关系权重衡量地理信息和时间对扩散过程的影响,计算出更准确的交互可能性,得到高准确性的推荐列表。之后,为了丰富推荐结果的多样性,本文提出了考虑用户多样性偏好的重排序多样性丰富方法。为了实现准确而多样的推荐,本文通过使用混合相似性,优化用户多样性偏好计算。在已有准确性推荐列表基础上,通过混合相似性方法更准确的计算用户的多样性偏好程度,将其作为候选商业POI的替换条件,实现多样性丰富。最后,利用Yelp平台提供的真实数据进行验证实验,并对涉及的可变参数进行验证。对比实验结果表明,本文提出的推荐方法不仅在准确性方面具有明显优势,且有利于多样性的实现,保证了准确性和多样性间的平衡,有效缓解了过度专业化和长尾问题。

关键词：商业兴趣点推荐基于位置的社交网络带权水波模型重排序多样性

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