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计算机工程 ›› 2018, Vol. 44 ›› Issue (6): 300-304,311. doi: 10.19678/j.issn.1000-3428.0046410

• 开发研究与工程应用 • 上一篇    下一篇

多因素融合的个性化位置推荐算法

代仕芳 1,李燕 1,海凛 2   

  1. 1.南京财经大学 信息工程学院,南京 210046; 2.南京邮电大学 电子与光学工程学院,南京 210023
  • 收稿日期:2017-03-20 出版日期:2018-06-15 发布日期:2018-06-15
  • 作者简介:代仕芳(1984—),女,讲师、博士,主研方向为光纤-无线接入网络、无源光网络;李燕、海凛,讲师、博士。
  • 基金资助:
    江苏省自然科学基金(BK20161023);江苏省高校自然科学基金(16KJB520015);南京财经大学校级预研究项目(YYJ201417)。

Personalized Location Recommendation Algorithm Mixing Multi-factors

DAI Shifang  1,LI Yan  1,HAI Lin  2   

  1. 1.College of Information and Engineering,Nanjing University of Finance and Economics,Nanjing 210046,China; 2.College of Electronic and Optical Engineering,Nanjing University of Posts and Telecommunications,Nanjing 210023,China
  • Received:2017-03-20 Online:2018-06-15 Published:2018-06-15

摘要:

位置推荐中影响推荐结果的主要因素有地理位置、个人爱好、社会关系以及时间周期,为有效融合4个影响因素并进行个性化位置推荐,针对每个因素构建对应的选择概率模型,并分析各因素对用户选择的影响力,在此基础上,提出一种启发式推荐算法。实验结果表明,与传统 的基于位置的推荐算法相比,该算法性能更好,推荐的结果更能被用户所接受。

关键词: 基于位置的社会网络, 推荐算法, 社会关系, 签到集, 多因素

Abstract:

The main factors that influence the recommendation results in location recommendation system include location,personal interest,social relationship and time cycle.In order to effectively integrate 4 factors to personalized location recommendation,the corresponding selection probability model is constructed for each factor.The influence of 4 factors on user selection is analyzed.Finally,the heuristic recommendation algorithm is proposed by combining 4 factors.Experimental results show that,compared with the traditional location-based recommendation algorithm,the proposed algorithm has better performance and the recommended results are more acceptable to users.

Key words: Location-Based Social Network(LBSN), recommendation algorithm, social relationship, check-in set;multi-factors

中图分类号: