基于位置社交网络的POI推荐影响因素分析与研究

摘要：

近年来,随着定位技术的成熟,基于位置的社交网络(Location-Based Social Networks,LBSN)应运而生.LBSN的出现使得传统的社交网络更加接近现实.位置网络所包含的位置信息是相当重要的,综合分析位置信息可以识别用户的行为偏好,为用户推荐可能感兴趣的位置,即POI推荐,也是目前LBSN的热门研究方向.由于涉及隐私问题,用户的历史位置数据存在高度稀疏性.因此,如何提升POI的推荐质量也是LBSN服务所面临的挑战.本文考虑融合地理位置因素、社交关系、时间因素、空间因素、热门地区等,针对POI推荐所面临的冷启动以及推荐精度等问题进行分析与研究,对该领域在未来提升POI推荐质量提供参考.

关键词：社交网络、位置信息、稀疏性、融合、POI推荐

所属期刊栏目：16

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：北方民族大学研究生创新基金资助项目项目编号:YCX19079

在线出版日期：2020-09-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：47-48