10.3969/j.issn.1000-386x.2017.09.020
基于混合相似度和信任传播的位置推荐系统
当前存在大量基于位置推荐的移动社交应用.提出一种基于CF算法的混合相似度和信任传播位置推荐系统的方案.方案中主要分三个考量要素,首先将用户偏好分为用户静态偏好和用户动态偏好,对于用户静态偏好主要是基于位置的种类信息和历史评价,而用户动态偏好主要是基于地理信息和二位云模型,最后用户的社会关系是基于信任传播的信息.该方法优势是不仅考虑用户偏好的多样性,而且通过信任传播可以有效缓解数据稀疏性问题.并应用Hadoop以提高计算平台的数据处理能力.该方案对比现有方法,基于CF算法的位置推荐预测用户对新位置的喜好更加准确且高效.
位置推荐、信任传播、协同过滤、MapReduce
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TP391(计算技术、计算机技术)
2017-12-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
97-102,137
