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文檔簡介
1、位置社交服務(wù)的廣泛使用使得興趣點(diǎn)推薦獲得了學(xué)術(shù)界與工業(yè)界的極大關(guān)注。興趣點(diǎn)推薦指為用戶推薦感興趣的地點(diǎn),包括商家、機(jī)構(gòu)、公共場所等。在位置社交服務(wù)中,用戶通常以簽到的方式,與好友或者網(wǎng)友分享他們的經(jīng)驗(yàn)或評論。在用戶與位置服務(wù)進(jìn)行互動時,會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),如評論、打分、社交關(guān)系、地理位置等信息,這些數(shù)據(jù)為挖掘用戶偏好提供了基礎(chǔ)。通過分析用戶歷史數(shù)據(jù),興趣點(diǎn)推薦技術(shù)可以幫助用戶找到感興趣的地點(diǎn)(探索城市)、減少決策時間、提供更好的用戶體驗(yàn),
2、而且通過結(jié)合營銷技術(shù)可增加商業(yè)利潤。
利用豐富的多源異構(gòu)信息提升推薦系統(tǒng)用戶體驗(yàn)的同時,也面臨一些挑戰(zhàn)。一方面,用戶興趣具有多樣性;另一方面,與傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)類似,興趣點(diǎn)推薦系統(tǒng)也面臨數(shù)據(jù)稀疏性、冷啟動等問題。由此,本文聚焦于如何利用多源異構(gòu)信息去捕捉用戶興趣多樣性,以及如何利用多源異構(gòu)信息去解決數(shù)據(jù)稀疏性的問題。本文主要關(guān)注地理位置和社交關(guān)系兩方面信息。為了解決上述問題,本文開展了基于地理位置和社交關(guān)系的興趣點(diǎn)推薦技術(shù)研究,即
3、通過利用地理位置和社交關(guān)系,精準(zhǔn)刻畫用戶興趣,從而對用戶將要訪問的地點(diǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測與推薦。具體而言,本文主要研究內(nèi)容、成果如下:
針對用戶興趣多樣性問題,本文提出基于用戶心理和地理位置表現(xiàn)建模用戶軌跡的興趣點(diǎn)推薦算法。直觀地,用戶簽到行為是用戶心理的一種表現(xiàn)。具體而言,用戶對多個地點(diǎn)的評價(jià)和訪問并非獨(dú)立存在,而是用戶對一個商圈內(nèi)多個商家綜合比較后的喜愛與否的心理表現(xiàn)?;诖擞^察,本工作依據(jù)簽到行為的比較性、差異性、局部性,利用
4、簽到次數(shù)與位置信息建模用戶興趣,準(zhǔn)確地刻畫用戶心理。本工作結(jié)合經(jīng)濟(jì)學(xué)中的效用理論與冪律分布建模用戶行為。具體而言,使用效用理論刻畫比較性、差異性,采用冪律分布刻畫局部性,利用效用理論去設(shè)計(jì)優(yōu)化函數(shù),然后融合冪律分布作出最后的預(yù)測。在Brightkite和Gowalla數(shù)據(jù)集上實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于用戶心理和地理位置表現(xiàn)的興趣點(diǎn)推薦算法優(yōu)于對比算法。
針對數(shù)據(jù)稀疏性問題,本文提出基于興趣圈中專家關(guān)系的興趣點(diǎn)推薦算法。依據(jù)社會學(xué)中的“
5、同質(zhì)性”理論,用戶與其社交網(wǎng)絡(luò)中的“好友”有相似性的偏好,很多學(xué)者通過融入社交關(guān)系來解決數(shù)據(jù)稀疏性問題。然而,融合社交關(guān)系的推薦方法鮮有考慮意見領(lǐng)導(dǎo)者(專家)的作用。本文設(shè)計(jì)一個基于興趣圈中專家關(guān)系的興趣點(diǎn)推薦算法,可以更好地解決推薦中的數(shù)據(jù)稀疏性問題。依據(jù)同質(zhì)性理論,本文認(rèn)為對于那些和“朋友”有不同興趣愛好的用戶,與他們在一個興趣圈中專家對他們的影響更大。具體而言,本工作首先采用無監(jiān)督的方法識別出社交網(wǎng)絡(luò)中顯式和隱式的專家。然后按照其
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