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文檔簡介
1、隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和位置社交網(wǎng)絡(luò)（Location-based Social Network，LBSN）的發(fā)展，興趣點(diǎn)(Point-of-Interest，POI)推薦成為工業(yè)界和學(xué)術(shù)界熱門的研究方向。雖然個(gè)性化的興趣點(diǎn)推薦系統(tǒng)能夠極大的方便用戶的出行，然而興趣點(diǎn)的推薦過程面臨著許多的挑戰(zhàn)，例如難以對用戶的決策過程進(jìn)行建模，以及數(shù)據(jù)稀疏性問題等?，F(xiàn)有研究基本都是從用戶角度出發(fā)對興趣點(diǎn)的推薦問題進(jìn)行建模，然而數(shù)據(jù)的稀疏性影響該種方法建模的效果
2、。
針對這些問題和挑戰(zhàn)，提出了基于共現(xiàn)圖的興趣點(diǎn)推薦算法（Point-of-Interest Recommendation Algorithm Based on Co-occurrence Graph，CoG）。地理位置因素和興趣點(diǎn)之間的相似性被同時(shí)融合到CoG中對興趣點(diǎn)的推薦問題進(jìn)行建模。在相似性方面，基于用戶訪問的興趣點(diǎn)之間存在著相似性這一觀察，利用用戶的簽到信息構(gòu)建興趣點(diǎn)之間的共現(xiàn)圖，并定義了共現(xiàn)圖中節(jié)點(diǎn)間的兩種相似性，
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