商圈中連續(xù)地點(diǎn)推薦系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、地點(diǎn)推薦系統(tǒng)是基于位置服務(wù)的典型應(yīng)用，當(dāng)用戶在一個(gè)特定區(qū)域活動(dòng)時(shí)，由于其對(duì)該區(qū)域的信息掌握有限，無(wú)法快速準(zhǔn)確地找到符合自己興趣的地點(diǎn)，此時(shí)地點(diǎn)推薦系統(tǒng)可以為用戶提供有效的幫助。而商圈由于其內(nèi)部地點(diǎn)種類的多樣性及其所能提供服務(wù)的綜合性，用戶身處其中時(shí)，往往不能快速找到滿足自己興趣的具體地點(diǎn)，故而商圈場(chǎng)景成為了部署地點(diǎn)推薦系統(tǒng)的合適區(qū)域。本文實(shí)現(xiàn)的連續(xù)地點(diǎn)推薦系統(tǒng)所提供的服務(wù)可描述為：在特定商圈中，基于用戶當(dāng)前地點(diǎn)及歷史信息，提供其即將前往

2、的地點(diǎn)推薦，并幫助用戶獲取這些地點(diǎn)的實(shí)時(shí)信息，以便用戶決策。
　　本文首先對(duì)商圈及用戶使用的特定場(chǎng)景進(jìn)行了分析，結(jié)合特定場(chǎng)景及用戶歷史路徑信息，提出了分層路徑概念。然后通過(guò)用戶分層路徑間的相似路徑，計(jì)算出用戶間的相似度。并基于用戶歷史路徑信息獲取每個(gè)用戶各地點(diǎn)間的馬爾可夫轉(zhuǎn)移矩陣，進(jìn)而通過(guò)矩陣運(yùn)算獲取用戶從當(dāng)前地點(diǎn)前往其余地點(diǎn)的預(yù)期概率，然后選取概率最高的地點(diǎn)進(jìn)行推薦。同時(shí)，本文還設(shè)計(jì)了一種獲取推薦地點(diǎn)實(shí)時(shí)信息的方法，通過(guò)與基于位

3、置的社交網(wǎng)絡(luò)交互，獲取在推薦地點(diǎn)簽到的社交網(wǎng)絡(luò)用戶，然后對(duì)其過(guò)濾加權(quán)排序，選擇出最可能回答的候選者，向其提問(wèn)，通過(guò)其回答得到推薦地點(diǎn)的實(shí)時(shí)信息。在上述方法的基礎(chǔ)上，本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了商圈中的連續(xù)地點(diǎn)推薦系統(tǒng)，通過(guò)離線計(jì)算獲取用戶相似度矩陣及馬爾可夫轉(zhuǎn)移矩陣，通過(guò)在線計(jì)算處理用戶請(qǐng)求并進(jìn)行矩陣運(yùn)算提供地點(diǎn)推薦，由客戶端向用戶顯示推薦結(jié)果并提供實(shí)時(shí)信息獲取服務(wù)。最后，本文根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)推薦方法進(jìn)行了驗(yàn)證。
　　本文首先介紹了相關(guān)的研究背