基于主题模型的兴趣点推荐方法研究与实现

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1、学校代码：丽５２０１３似７０４目学号；■ＳＯＯＣＨＯＷＵＮ醒ＲＳＩＴＹ＾心立亡？巧二秘＾棚Ｉ＾基于主题模型的兴趣点推荐方法研究与实现ＡＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＩｍｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｎａＭｅｔｈｏｄｆｏｒｐＰＯＩ民ｅｃｏｍｍｅ打ｄａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＴｏｐｉｃＭｏｄｅｌ研託生姓名钱斌指导教师姓名赵朋朋ＷＨ专业名称计算机工程研究方向智能信息处理所在院部苏州大学计算机科学与技术学院论文提交日期２０１６年９月Ｉ苏州大学学位论文独创性声明本人郑重声明：所提交的学位论文是本

2、人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不含为获得苏州大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。论文作者签名：日期：苏州大学学位论文使用授权声明本人完全了解苏州大学关于收集、保存和使用学位论文的规定，即：学位论文著作权归属苏州大学。本学位论文电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。苏州大学有权向国家图书馆、中国社科院文献信息情报中心、中国科学技术信息研究所（含万方数据电子出版社）、中国学术期刊（光盘版）电子杂

3、志社送交本学位论文的复印件和电子文档，允许论文被查阅和借阅，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存和汇编学位论文，可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索。涉密论文□本学位论文属在年月解密后适用本规定。非涉密论文□论文作者签名：日期：导师签名：日期：基于主题模型的兴趣点推荐方法研究与实现中文摘要随着移动设备，全球定位系统和Web2.0技术的快速进步和完善，基于位置的社交网络（LBSNs）吸引了大量的用户分享签到信息，包括位置信息，用户评论和经验分享等。因为网络时代的快速发展，信息的爆发式增长，传统推荐用来解决个性化信息过滤问题创造了巨大的收益，同样的，兴趣点（POIs）推荐这

4、个切时的课题同样在LBSNs中扮演着重要的角色。它不仅能够帮助用户发现新的POIs，也可以帮助兴趣点运营商在平台发布有关POIs的位置已知的广告。大部分现有的兴趣点推荐技术仅使用了LBSNs中用户的签到数据，通过假设用户的签到频率直接反映其对POI的偏好程度来学习他们对兴趣点的偏好。虽然GeoMF（geomatrixfactorization）可以很好的利用矩阵因子分解（MF）的方法将地理位置的影响因素进行模型化，但是GeoMF忽略了评论文本对于用户对兴趣点的偏好程度的影响。所以我们通过把地理位置信息添加进矩阵因子分解式中来将签到次数和地理位置信息结合起来，此外在MF中我们将评论文本作

5、为潜在的签到次数，这样做可以更好的反应用户在一个兴趣点签到的次数。我们以现实生活中的数据作为实验数据，实验结果显示，我们这种兴趣点推荐模型可以显著提高推荐的性能和精确度。关键词：基于位置的社交网络；兴趣点（POI）推荐；地理位置信息；推荐系统；用户评论；作者：钱斌指导老师：赵朋朋副教授IAResearchandImplementationonaMethodforPOIRecommendationbasedonTopicModelAbstractAstherapidadvanceandimprovementofmobiledevices,GPSandWeb2.0technology,lo

6、cation-basedsocialnetworks(LBSNs)attractsamassofuserstosharesign-ininformation,includinglocationinformation,userreviewsandexperienceshare.Becauseofthequickprogressionincyberera,andtheexplosivegrowthofinformation,bigprofitshavebeenmadebytraditionalrecommendationwhichsolvedtheproblemoffilteringper

7、sonalinformation.Similarly,point-of-interests(POIs)recommendationplaysanimportantroleinLBSNs.ItnotonlyhelpsuserstofindnewPOIs,butalsohelpsPOIserviceproviderstoissueadvertisementsaboutPOIlocationinnetworkplatform.Mostofcurren