澳洲活動(dòng)平臺(tái)下社團(tuán)活動(dòng)推薦系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，越用越多的用戶傾向于使用移動(dòng)端的應(yīng)用，但是傳統(tǒng)推薦算法對(duì)用戶位置感知能力不強(qiáng)，不能有效應(yīng)用于移動(dòng)推薦場(chǎng)景。本文通過(guò)引入位置相似度并與傳統(tǒng)的相似度綜合使用，在一定程度上緩解了傳統(tǒng)推薦算法對(duì)位置感知能力差的缺點(diǎn)。并在此基礎(chǔ)上，本文結(jié)合澳洲活動(dòng)平臺(tái)上活動(dòng)和社團(tuán)的推薦需求，分別提出了一種基于位置的活動(dòng)推薦算法以及一種基于位置和標(biāo)簽的社團(tuán)推薦算法。最后實(shí)現(xiàn)了使用基于位置的活動(dòng)推薦算法以及基于位置和標(biāo)簽的社團(tuán)推薦算法的原型

2、系統(tǒng)。論文的主要工作如下：
　?。?）對(duì)推薦系統(tǒng)的相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了研究，分析不同推薦算法的應(yīng)用場(chǎng)景以及各自的優(yōu)缺點(diǎn)。通過(guò)對(duì)兩種基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)的公開數(shù)據(jù)集：Meetup數(shù)據(jù)集和Foursquare數(shù)據(jù)集的分析發(fā)現(xiàn)用戶與活動(dòng)之間的距離同用戶參與該距離區(qū)間內(nèi)的用戶參與活動(dòng)數(shù)量呈現(xiàn) Power-Law分布。以此作為依據(jù)提出了一種基于用戶位置的用戶相似度計(jì)算方法，提出了一種結(jié)合位置信息的綜合相似度計(jì)算方法。并結(jié)合澳洲活動(dòng)平臺(tái)中對(duì)于推薦系統(tǒng)

3、的相關(guān)需求分別實(shí)現(xiàn)了一種基于位置的活動(dòng)推薦算法以及一種基于位置和標(biāo)簽的社團(tuán)推薦算法，然后采用公開的數(shù)據(jù)集對(duì)這兩種算法進(jìn)行了測(cè)試，驗(yàn)證了這兩種算法的有效性。
　?。?）針對(duì)基于位置的相似度算法中存在大量位置距離計(jì)算，從而導(dǎo)致相似度計(jì)算耗時(shí)過(guò)長(zhǎng)的問(wèn)題，本文通借鑒近似計(jì)算的思想將弧長(zhǎng)求解過(guò)程轉(zhuǎn)換為矩形對(duì)角線的求解過(guò)程，并替換計(jì)算公式中非常耗時(shí)的三角函數(shù)。使得在計(jì)算相似度的過(guò)程中距離計(jì)算的耗時(shí)大幅下降。并通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比了新的計(jì)算算法的誤差，