基于多关联度的移动用户POI个性化推荐

摘要：

为了帮助移动用户探索新位置,协助商家发现潜在顾客,提高移动用户访问POI的质量,本文提出了一种将地理位置、时间和类别相结合的多关联度POI个性化推荐方法——GeoTempCate,来对移动用户进行个性化POI推荐.该方法探讨了POI的地理位置关联关系、访问时间关联关系以及POI的类别关联关系.通过分析用户的历史访问POI数据,利用3种关联关系来预测移动用户对其未访问POI的关联评分,进而对移动用户进行个性化POI推荐.最后使用准确率和召回率来评价推荐的POI,实验结果表明本文提出的方法,无论是准确率还是召回率,都得到了较高的精确度.

关键词：POI、地理位置关联、个性化推荐

所属期刊栏目：29

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61371143;北京市自然科学基金4132026;北京市教委数据采集与可视化处理平台PXM2014_014212_000017

在线出版日期：2017-07-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：95-102