基于位置的社交网络中高性能兴趣点推荐算法研究

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1、硕士学位论文题目:基于位置的社交网络中高性能兴趣点推荐算法研究研究生常晓雨专业计算机技术指导教师余正生教授完成日期2016年03月杭州电子科技大学硕士学位论文基于位置的社交网络中高性能兴趣点推荐算法研究研究生：常晓雨指导教师：余正生教授2016年03月DissertationSubmittedtoHangzhouDianziUniversityfortheDegreeofMasterResearchonHighPerformancePoint-of-InterestRecommendationAlgorithminLocation-BasedSocialNetworksCandidate:

2、ChangXiao-yuSupervisor:Prof.YuZheng-shengMarch,2016杭州电子科技大学学位论文原创性声明和使用授权说明原创性声明：本人郑重声明所呈交的学位论文，是本人在导师的指导Ｆ，独立进行研巧工作所取得的成果‘。除文中己经化明引用的内韓外，本论文不含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品或成果。对本义的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中＾文明确方式掠明。－申请学位论文与资料若有不实么处，本人承担切相关责任。论文作者签名：円期：Ｗ＇６年Ｊ月十曰考礙Ｊ巧学位论文使用授权说明本人完全了解杭州电子科技大学关于保留和

3、使用学位论文的规定，即；研巧生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属杭州电子科技大学。本人保证毕业离校后．发表论文或使用论文工作成果时署名审位仍然为杭州电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅巧借阅论丈；学校叫公布论文的全部或部分内容，可允许采用影印、缩印或其它复制乎段保存论文。（保密论文在解巧后遵守此规定）论文作巧豁名：蒂巧ｂ名民日期：兴ｆ《年３月千口■＂指污教师篇知普ＶＵ期：若年５月Ｊ日杭州电子科技大学硕士学位论文摘要近些年来，随着定位技术的民用化和智能设备的大众化，基于位置的社交网络得到了极大发展，它将地理位置信息融合到普通社交网络上

4、，论文便是研究这种网络中兴趣点的推荐算法。兴趣点推荐有助于人们发现感兴趣地点。传统推荐方法仅仅考虑空间聚类现象对兴趣点推荐的影响或者仅仅对固定时间段内的兴趣点做推荐，而没有考虑兴趣点推荐存在时间和空间上的衰减现象。为了进一步提高兴趣点推荐算法的性能，论文主要做了以下研究：（1）就统计意义上来说，用户访问时间相隔越短或者距离越近的兴趣点之间的相似度越高，在推荐算法中的权值越大。因此，在性能最好的传统基于兴趣点的协同过滤推荐算法基础上，引入时间衰减函数或者空间衰减函数作为权值进行兴趣点相似度求解的改进，并将改进算法运用于兴趣点推荐，在实际数据集上进行实验，结果表明引入时间衰减函数或者引入空间衰

5、减函数的基于兴趣点协同过滤的上下文感知推荐算法比那些传统推荐算法有更好的推荐性能。（2）为了能同时考虑到兴趣点相似度在时间和空间上的衰减特性，论文采用线性组合的方式对两种改进的兴趣点推荐算法进行融合，设计出了引入时间和空间衰减函数的基于兴趣点协同过滤的上下文感知混合推荐算法，在实际数据集上进行实验，结果表明兴趣点混合推荐算法比单独引入时间衰减函数或单独引入空间衰减函数的兴趣点推荐算法有更好的推荐性能。关键字：兴趣点推荐，基于位置的社交网络，协同过滤推荐，时间衰减函数，空间衰减函数，混合推荐I杭州电子科技大学硕士学位论文ABSTRACTInrecentyears,withthecivilus

6、eofpositioningtechnologyandthepopularityofsmartdevices,location-basedsocialnetworkswhichcombinelocationinformationwithordinarysocialnetworkshavegotgreatlydevelopment.ThispaperaimsatresearchingthePoint-of-Interestrecommendationalgorithminthiskindofnetworks.Point-of-Interestrecommendationcouldhelppe

7、oplefindinterestinglocations.TraditionalrecommendationmethodsonlyconsidertheeffectsSpatialclusteringphenomenonmayhaveonPoint-of-Interestrecommendation,orjustfocustherecommendationonafixedperiodoftime,withouttakin