個性化的地點推薦方法研究.pdf

1、隨著無線設備、GPS系統(tǒng)及Web2.0技術的快速發(fā)展，一種基于位置的社交網(wǎng)絡（location-based social networks，LBSNs）開始興起，越來越多的用戶基于這個平臺分享和獲取地點信息，為了幫助用戶快速的選擇感興趣的地點，許多學者展開了個性化地點推薦的研究。由于對地點推薦的研究工作起步較晚，現(xiàn)有的研究還存在一定的不足之處。首先，在單純利用簽到矩陣進行地點推薦的方法中，由于簽到矩陣非常稀疏，尋找相似用戶或相似地點較為

2、困難，因此推薦效果受到很大影響;其次，在結合地理位置因素的地點推薦方法中，大多是對地理距離進行建模，而沒有將用戶活動的區(qū)域性與地理距離結合起來;在對時間因素的研究中，也缺乏深入探究用戶行為在不同時間段之間的關系。因此，本文針對上述問題，對地點推薦方法做了進一步研究，主要工作和成果有以下幾點:
　　(1)通過對LBSN上用戶簽到行為的時間模式的研究，發(fā)現(xiàn)在不同時間段之間，用戶行為具有一定的相似性，進而對用戶行為的時間相似性進行建模，

3、并提出一種基于時間相似性的地點推薦方法。同時，本文基于時間相似性填補了用戶-地點的簽到矩陣，在一定程度上解決了數(shù)據(jù)稀疏性的問題。
　　(2)在考慮地理位置因素的地點推薦方法中，改進了傳統(tǒng)的基于地理距離的地點預測方式，通過中心聚類方法尋找用戶經(jīng)?；顒拥膮^(qū)域及中心，并結合待預測地點與區(qū)域的距離以及用戶對區(qū)域的偏好程度，估計用戶訪問地點的可能性大小。
　　(3)基于LBSN上地點的文本信息，利用LDA方法挖掘地點的隱含主題，并從主