公开(公告)号：CN107194492A

公开(公告)日：2017-09-22

申请号：CN201710238485.1

申请日：2017-04-13

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 潘甦 ,  黄磊

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q30/06 ,  G06Q50/00 ,  G06F17/30

CPC classification number: G06Q10/04 ,  G06F17/30867 ,  G06Q30/0631 ,  G06Q50/01

Abstract: 本发明公开了一种基于位置社交网络的商家推荐的优化方法，在利用社交关系信息建模阶段，为了预测用户光顾商家的概率，将用户的所有对该商家评分过的好友作为用户的好友集合，采用基于用户的协同过滤的方法来预测商家对用户的吸引力，其中用户间相似度的计算采用余弦相似度来度量，即首先找出两个用户共同评分过的商家的评分向量，用这两向量之间的夹角来表示两用户之间的相似度。由于用户和商家的数量十分庞大，而用户往往只在很少的商家上有评分记录，这就导致了评分矩阵是非常稀疏的，导致无法准确地计算用户之间的相似度，从而影响推荐精度。本发明通过定义一个新的带有生活方式属性的相似度可以有助于进一步提高推荐的准确率。