%A 李朔,石宇良 %T 基于位置社交网络中地点聚类推荐方法 %0 Journal Article %D 2016 %J 山东大学学报 (工学版) %R 10.6040/j.issn.1672-3961.0.2015.295 %P 44-50 %V 46 %N 3 %U {http://gxbwk.njournal.sdu.edu.cn/CN/abstract/article_1452.shtml} %8 2016-06-30 %X 为解决基于位置社交网络中地点推荐时遇到的数据稀疏、冷启动问题,提出一种改进的地点推荐方法,在协同过滤算法的基础上融合了聚类算法,考虑到用户偏好、朋友关系、位置语义等因素,在推荐时取两种算法的优点进行互补。研究的重点是相似度的计算,包括兴趣地点相似度、好友亲密度、词频-逆文档频率、余弦相似性。在Foursquare数据集上以准确率、召回率、单个主题的平均准确率作为度量依据,对提出的方法进行验证。试验证明,本方法有效提高了推荐效果。