计算机应用研究

作者：韩笑峰,牛保宁,杨茸,

单位：太原理工大学计算机科学与技术学院,太原030024；

关键词：兴趣点推荐,位置信息,分类信息,流行度信息,社会信息,位置社交网络,

基金：国家自然科学基金资助项目(61572345)；国家科技支撑计划资助项目(2015BAH37F01)；；

兴趣点（point-of-interest，POI）推荐是基于位置的社交网络（location-based social networks，LBSN）中一项重要的服务。针对目前推荐算法存在的噪声数据影响推荐质量、用户个性化程度低的问题，提出了一种个性化联合推荐算法。提出了引入POI的位置因素去除不可能或可能性较小的POI，形成初步候选集；综合考虑POI的类别、流行度及用户的社会行为，增加用户个性化的程度，提高推荐结果的质量。在Foursquare真实签到数据集上的实验证明了提出的联合推荐算法与目前先进的算法相比，准确率提高11%，召回率提高8%。

来源：2019年第5期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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