基于時(shí)空數(shù)據(jù)和社交關(guān)系的個(gè)性化推薦研究.pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、近些年來(lái)IT行業(yè)發(fā)展迅速,而且信息技術(shù)在生活中也得到了十分廣泛的應(yīng)用,特別是移動(dòng)智能設(shè)備的出現(xiàn)給人們的生活帶來(lái)了很多方便,基于此人們能夠獲取大量信息。社交網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)使得人們的距離變得更近,人際交流成本也變得更低。與此同時(shí),由于定位技術(shù)的應(yīng)用逐漸成熟,以及很多移動(dòng)終端都已經(jīng)連入網(wǎng)絡(luò),進(jìn)而形成了龐大的社交網(wǎng)絡(luò)體系,通過(guò)社交網(wǎng)絡(luò)人們能夠更加全面地了解各種資訊信息。相比傳統(tǒng)社交網(wǎng)絡(luò),位置社交網(wǎng)絡(luò)擁有更多的優(yōu)勢(shì),其中最為明顯的就是將地理因素引入其

2、中,使得用戶(hù)能夠在網(wǎng)絡(luò)上簽到,將虛擬世界與物理世界充分地融合起來(lái),用戶(hù)能夠相當(dāng)方便地將自己的地理位置進(jìn)行分享?,F(xiàn)代社交網(wǎng)絡(luò)都是建立在位置的基礎(chǔ)上,大量的好友空間信息都包含在了其中,這對(duì)用戶(hù)興趣挖掘帶來(lái)了很多便利,同時(shí)為實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的位置推薦,提供了更好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。然而需要指出的是,由于數(shù)據(jù)量相當(dāng)龐大,所以用戶(hù)要尋找自己想要的信息存在較大難度。隨著這一社交網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn),用戶(hù)將會(huì)得到更好的體驗(yàn)。截止目前為止,位置社交網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)和很多領(lǐng)域結(jié)合在了一

3、起,其中電子商務(wù)和020就是典型的代表,通過(guò)與這些行業(yè)的聯(lián)系能夠創(chuàng)造更大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。鑒于此,近些年來(lái)針對(duì)位置社交網(wǎng)絡(luò)的個(gè)性化推薦技術(shù)已經(jīng)成為了人們研究的重點(diǎn)??傮w來(lái)說(shuō),現(xiàn)階段國(guó)內(nèi)針對(duì)位置社交網(wǎng)絡(luò)推薦的研究比較落后,絕大部分研究是關(guān)于用戶(hù)歷史位置信息的研究,所以忽略了線上線下的互動(dòng),因此研究方式不夠豐富。文中建立在時(shí)空數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)上,對(duì)位置社交網(wǎng)絡(luò)的個(gè)性化推薦展開(kāi)了深入探討。
  全文主要進(jìn)行了以下幾個(gè)方面的研究:(1)搜集數(shù)據(jù)并

4、且進(jìn)行預(yù)處理。首先搜集整理了大量的真實(shí)數(shù)據(jù),從時(shí)間、空間和社交等層面統(tǒng)計(jì)分析這些數(shù)據(jù),找到用戶(hù)的行為特征,同時(shí)分析了用戶(hù)移動(dòng)受到的主要影響因素。(2)針對(duì)用戶(hù)位置偏好,建立了一種度量和計(jì)算偏好的方法。(3)針對(duì)用戶(hù)偏好計(jì)算的時(shí)候充分考慮時(shí)間這一因素,并且對(duì)時(shí)間偏好相似度的概念進(jìn)行了說(shuō)明,從時(shí)間的角度分解了用戶(hù)-簽到矩陣,同時(shí)對(duì)矩陣進(jìn)行了填補(bǔ),有效地避免了矩陣稀疏的問(wèn)題發(fā)生。(4)將時(shí)間偏好相似與社交關(guān)系相似很好地結(jié)合在了一起,并且提出了

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