LBSNs中的群体行程推荐方法

摘要：

随着GPS设备(如智能手机、GPS导航仪、GPS记录仪等)的广泛应用,其产生的位置信息也越来越多.基于位置的社交网络(Location-Based Social Networks,LBSNs)推荐系统受到了更多的关注.旅游行程推荐是LBSNs中非常热门的研究课题之一,但是现有研究主要侧重向单个用户推荐旅游行程,缺乏向群体推荐行程的工作.因此提出了一种LBSNs中的群体行程推荐方法.该方法首先根据用户的签到记录,使用K-means和谱聚类方法挖掘用户群体及其偏好;然后综合考虑群体对行程的时间和价格的约束,设计了行程推荐算法向群体用户推荐符合其偏好的旅游行程;最后,使用新浪微博用户的真实签到记录进行实验分析,结果表明所提出的群体行程推荐方法具有良好效果.

关键词：群体、旅游行程、LBSNs、谱聚类、K-means、推荐系统

所属期刊栏目：44

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目61173042,61472004

在线出版日期：2017-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：199-205