基于協(xié)同過(guò)濾的考慮時(shí)空因素的POI推薦研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)終端應(yīng)用的發(fā)展，現(xiàn)如今越來(lái)越多的人喜歡在移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)上分享各類活動(dòng)和信息。同時(shí)定位技術(shù)的發(fā)展、基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)(LBSNs)使得人們更容易在移動(dòng)應(yīng)用中分享自己的位置信息，如何為用戶更加精確地推薦想去的地點(diǎn)如咖啡廳、游樂(lè)場(chǎng)、圖書館等興趣點(diǎn)（即POI推薦）十分重要。與一般的物品推薦不同，時(shí)間、空間、社交等因素對(duì)POI推薦算法產(chǎn)生重要影響。如果不能充分考慮這些因素的影響，將影響POI推薦的精度。
　　本研究首先引入了推

2、薦系統(tǒng)中最成功的協(xié)同過(guò)濾技術(shù)，協(xié)同過(guò)濾應(yīng)用于POI推薦是指通過(guò)用戶訪問(wèn)POI點(diǎn)的記錄，從而計(jì)算出用戶間或POI間的相似度，進(jìn)而基于相似用戶或相似POI為用戶推薦從未訪問(wèn)過(guò)的POI。其次本文考慮地理位置對(duì)訪問(wèn)POI點(diǎn)的影響，利用冪分布對(duì)POI間的距離建立模型進(jìn)行擬合，同時(shí)用最小二乘法求出相應(yīng)模型的相關(guān)系數(shù)，從而建立地理影響模型。然后，考慮時(shí)間對(duì)訪問(wèn)POI點(diǎn)的影響，考慮不同時(shí)間段對(duì)用戶訪問(wèn)POI點(diǎn)的影響，探究了用戶的歷史訪問(wèn)時(shí)間點(diǎn)特性，同時(shí)