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基于位置社交網(wǎng)絡的地點推薦算法

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　　目前基于協(xié)同過濾的地點推薦算法存在難以準確估算用戶偏好、推薦結(jié)果準確性不高等問題。改進了傳統(tǒng)協(xié)同過濾中相似用戶計算方法，在迭代過程中分別計算用戶相似度和地點相似度的值，并不斷交叉調(diào)整對方的值，直至收斂。該方法能夠在稀疏的數(shù)據(jù)集下準確計算用戶相似性。此外，在topN推薦階段，同時考慮了用戶的興趣度和推薦地點離用戶所在地距離的影響，并設(shè)置閾值控制二者的權(quán)重，自適應地產(chǎn)生推薦結(jié)果。實驗表明，與其它方法相比該方法能夠獲得更好的推薦效果。

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