【摘 要】
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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
【机 构】
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福州大学经济与管理学院,北京交通大学下一代互联网互联设备国家工程实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61300104),福建省自然科学基金(2018J01791).
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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
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