多因素融合的个性化位置推荐算法

来源：计算机工程杂志2018年第6期北京时间：

作者：代仕芳,李燕,海凛

单位：1.南京财经大学 信息工程学院,南京 210046; 2.南京邮电大学 电子与光学工程学院,南京 210023

摘要：位置推荐中影响推荐结果的主要因素有地理位置、个人爱好、社会关系以及时间周期,为有效融合4个影响因素并进行个性化位置推荐,针对每个因素构建对应的选择概率模型,并分析各因素对用户选择的影响力,在此基础上,提出一种启发式推荐算法。实验结果表明,与传统 的基于位置的推荐算法相比,该算法性能更好,推荐的结果更能被用户所接受。

关键词：基于位置的社会网络,推荐算法,社会关系,签到集,多因素

基金资助：江苏省自然科学基金(BK20161023);江苏省高校自然科学基金(16KJB520015);南京财经大学校级预研究项目(YYJ201417)。