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基于位置社交網絡的地點推薦算法

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  目前基于協同過濾的地點推薦算法存在難以準確估算用戶偏好、推薦結果準確性不高等問題。改進了傳統協同過濾中相似用戶計算方法,在迭代過程中分別計算用戶相似度和地點相似度的值,并不斷交叉調整對方的值,直至收斂。該方法能夠在稀疏的數據集下準確計算用戶相似性。此外,在topN推薦階段,同時考慮了用戶的興趣度和推薦地點離用戶所在地距離的影響,并設置閾值控制二者的權重,自適應地產生推薦結果。實驗表明,與其它方法相比該方法能夠獲得更好的推薦效果。

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