基于用户兴趣度和地理位置的活动推荐

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2、錐：，．—■－．：－？？’ｒ？－Eventrecommendationbasedonuser’sinterestandgeographiclocationThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofEngineeringByQiuyunGaoSupervisor:Prof.WeifengZhangFebruary2016南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学

3、位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加ＬＪ标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过。的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。一本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担切相关的法律责任。。研究生签名：ｆｅｉＭ日期；２化４巧組１南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可レッ保留并向国家有关部口或机构

4、送交论文的复印件和电子文档；；允许论文被查阅和借阅；可将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索可Ｗ采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。本文电子文档的内容和纸质一。论文的内容相致。论文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研究生院办理涉密学位论文在解密后适用本授权书。二令口毛■日导师签名；：１研巧生签名；爲叔旅日期２峰４邮＿摘要随着社交网站热潮席卷全球，各种SNS网站也如雨后春笋般迅速崛起，人们不再满足于线上活动和互动，开始转向线下活动。Meetup网站一直以服务社区出

5、名，通过一些小组，专门组织一些有着共同兴趣爱好的人们参与线下活动。为了让用户更好地享受这些网站带来的乐趣，群组活动推荐算法成为研究热点。传统的推荐算法大都是根据用户的兴趣爱好、标签之类作为推荐依据，忽略了多样化的社会关系、位置信息。本文结合传统的推荐算法，从用户的个人偏好、多样化的社会关系、位置的异构性、活动内容进行分析，提出了基于用户兴趣度和地理位置的活动推荐模型。该模型从线上标签和线下活动考虑多样化的社会关系，采用聚类算法将群组根据位置信息划分区域，再结合隐语义模型做出群组的推荐；之后再根据活动内容利用逻辑回

6、归模型进行活动推荐，提高推荐算法的准确性及可信度。该模型由对用户进行活动的推荐扩展到先对用户进行群组推荐，再结合用户的行为特征，对推荐群组里组织的活动进行推荐，缩小了活动推荐的范围，提高效率。对于模型的评估，本文通过AUC曲线下面积值、F值来衡量。将基于用户兴趣度和地理位置的活动推荐模型与基于协同过滤的活动推荐模型和社会化正则化推荐模型进行实验对比，来验证该模型的优越性，并将结果应用于用户的个性化推荐中。经过实验对比，可知基于用户兴趣度和地理位置的活动推荐算法模型比其他两个算法性能好、匹配度高，有着明显的优势。关

7、键词：推荐算法，社会化关系，地理位置，聚类，隐语义模型，逻辑回归，正则化IAbstractWiththesocialnetworksweepingtheworld,allkindsofSNSsiteshavealsosprungupquickly.Peoplearenolongersatisfiedwithonlineactivitiesandinteraction,butturningtoofflineactivities.Meetupwebsitehasbeenknownforcommunityservice

8、.Throughsomegroups,somepeoplewithcommoninterestsareorganizedtoparticipateintheofflineactivities.Inordertoletusersbetterenjoythefun,event-recommendationalgorithmshavebecomeahotspot.Traditi