版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、近幾年來(lái),隨著在線社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展和基于位置的服務(wù)興起,使得基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)(LBSN)應(yīng)運(yùn)而生,它成功的連接了用戶的線上與線下行為。伴隨著它的迅猛發(fā)展,用戶的行為數(shù)據(jù)得到大量積累,從而為該平臺(tái)中的個(gè)性化位置推薦研究提供了基礎(chǔ),然而,其中大部分研究忽略了LBSN的移動(dòng)特性。一方面,大規(guī)模的數(shù)據(jù)隱藏著用戶的行為模式和個(gè)人偏好等規(guī)律;另一方面,LBSN作為一個(gè)典型的移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò),用戶上下文信息是不斷變化的?;谶@兩方面,本論文將結(jié)合用戶當(dāng)前
2、位置信息挖掘隱藏規(guī)律以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)位置推薦。
首先,引入信息檢索領(lǐng)域中的基于文檔對(duì)的“排序?qū)W習(xí)”思想,實(shí)現(xiàn)對(duì)待推薦位置集合的排序。從預(yù)處理后的簽到數(shù)據(jù)集中為每個(gè)用戶提取出發(fā)生在短時(shí)間內(nèi)的兩個(gè)連續(xù)簽到,將它們比作簽到有序?qū)?,并為其選取負(fù)例以構(gòu)成帶有偏序關(guān)系的位置正負(fù)例對(duì),最終依據(jù)所有偏序關(guān)系數(shù)據(jù)獲取待推薦位置集合的全序關(guān)系,從而生成推薦列表。本論文將探討不同的負(fù)例選取對(duì)位置排序結(jié)果的影響。
其次,在基于位置對(duì)的排序?qū)W習(xí)方法
3、的基礎(chǔ)上結(jié)合相似用戶和孤立簽到屬性數(shù)據(jù)以提高推薦的準(zhǔn)確率。其中相似用戶數(shù)據(jù)包括兩個(gè)方面,一是由真實(shí)社交關(guān)系構(gòu)成的相似用戶數(shù)據(jù),二是由共同歷史訪問(wèn)記錄衡量出的相似用戶數(shù)據(jù);孤立簽到數(shù)據(jù)則是提取簽到有序?qū)笥嘞碌暮灥健?br> 最后,我們?cè)贔oursquare數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),以驗(yàn)證基于位置對(duì)的排序?qū)W習(xí)方法的有效性,并比較融入額外屬性信息后對(duì)推薦結(jié)果的影響。結(jié)果表明:對(duì)用戶已訪問(wèn)過(guò)或當(dāng)前位置轉(zhuǎn)移到過(guò)的位置進(jìn)行排序優(yōu)化,有利于提高推薦的準(zhǔn)確
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- LBSN中基于鏈路預(yù)測(cè)的位置推薦算法研究.pdf
- 基于LBSN簽到數(shù)據(jù)的用戶行為預(yù)測(cè)與興趣點(diǎn)推薦.pdf
- LBSN中基于并行圖的協(xié)同過(guò)濾位置推薦算法研究.pdf
- LBSN中基于行為分析的用戶位置預(yù)測(cè).pdf
- 基于LBSN的時(shí)空敏感的景點(diǎn)推薦.pdf
- 融合多維簽到信息的LBSN鏈接預(yù)測(cè)研究.pdf
- LBSN中的好友和地點(diǎn)推薦算法研究.pdf
- LBSN中基于鏈路預(yù)測(cè)的推薦服務(wù)技術(shù)研究.pdf
- 基于LBSN的個(gè)性化推薦技術(shù)研究.pdf
- mcscl情境下基于lbsn的學(xué)習(xí)伙伴推薦模型研究
- 基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)用戶簽到行為研究.pdf
- LBSN中基于評(píng)論的本地專家發(fā)現(xiàn).pdf
- 基于簽到數(shù)據(jù)的餐廳推薦技術(shù)研究.pdf
- 基于位置的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)(LBSN)在S公司的應(yīng)用研究.pdf
- 65408.mcscl情境下基于lbsn的學(xué)習(xí)伙伴推薦模型研究
- 基于位置的移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)中簽到軌跡隱私保護(hù).pdf
- 面向LBSN的興趣點(diǎn)和用戶推薦方法研究.pdf
- 面向LBSN的興趣點(diǎn)和路線推薦系統(tǒng).pdf
- 基于位置的推薦計(jì)算:Spark實(shí)現(xiàn).pdf
- 基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)中的POI推薦問(wèn)題的研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論