-
公开(公告)号：CN106056455A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610383668.8
申请日：2016-06-02
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q50/00
CPC classification number: G06Q50/01
Abstract: 本发明公开了一种基于位置和社交关系的群组与地点推荐方法。通过对LBSN中的用户签到信息的采集，剔除有效性差的地点与用户数据，最终获得用户的签到数据。然后利用皮尔森相关系数，以用户间共有的签到数据衡量签到相似性，计算出用户间签到相似度，构建用户签到相似度网络。再根据签到相似性网络，利用离散粒子群优化方法,识别出不同的社区。然后根据用户社交网络的帐号，获取好友列表，形成社区内用户的社交邻接关系，最终生成社交群组，推荐给目标用户并利用协同过滤的推荐方法对目标用户进行地点推荐。本发明的社区发现方法简单易操作，且划分社区的速度快。通过社交群组和地点推荐相结合的方法，降低了方法的复杂度，提高了推荐精度。
Search Results
1
records
(took 0.024 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
