【摘 要】
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针对现有兴趣点(POI)推荐算法对不同签到特征的用户缺乏自适应性问题,该文提出一种基于用户签到活跃度(UCA)特征和时空(TS)概率模型的自适应兴趣点推荐方法UCA-TS。利用概率
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院,燕山大学里仁学院,河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室（燕山大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金(61379116,61772452);河北省自然科学基金(F2015203046,F2015501105)~~
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针对现有兴趣点(POI)推荐算法对不同签到特征的用户缺乏自适应性问题,该文提出一种基于用户签到活跃度(UCA)特征和时空(TS)概率模型的自适应兴趣点推荐方法UCA-TS。利用概率统计分析方法提取用户签到的活跃度特征,给出一种用户不活跃和活跃的隶属度计算方法。在此基础上,分别采用结合时间因素的1维幂律函数和2维高斯核密度估计来计算不活跃和活跃特征的概率值,同时融入兴趣点流行度来进行推荐。该方法能自适应用户的签到特征,并能更准确体现用户签到的时间和空间偏好。实验结果表明,该方法能够有效提高推荐精度和召回率。
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