摘要：关注点(point-of-interest,POI)推荐是基于位置的社交网络(location-based social network,LBSN)中重要的个性化位置服务。针对LBSN中用户签到数据的复杂性和高度稀疏性问题,本文提出了一种基于霍克斯过程的上下文感知协同过滤关注点推荐算法(HWCF)。首先,根据用户签到关注点的地理空间聚集现象分析用户行为特征,筛选用户候选关注点;然后,利用霍克斯过程对候选关注点建模,通过融合空间距离信息、空间序列变换信息、时间信息、用户偏好、关注点流行度等多种上下文信息计算用户访问候选关注点的概率,对访问概率排序得到top-k推荐列表;最后,对算法参数的取值及调整过程进行讨论。试验结果表明,HWCF算法比其他的关注点推荐算法具有更好的推荐效果。
分类：期刊> 自然科学与工程技术> 基础科学> 自然地理学测绘学
收录：北大期刊(中国人文社会科学期刊) > CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版) > 统计源期刊(中国科技论文优秀期刊) > 知网收录(中) > 维普收录(中) > 万方收录(中) > EI 工程索引(美) > JST 日本科学技术振兴机构数据库(日) > Pж(AJ) 文摘杂志(俄) > 国家图书馆馆藏 > 上海图书馆馆藏 > 文摘杂志
关键词：关注点推荐 基于位置的社交网络 霍克斯过程
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
