位置社交网络(LBSN)是一种新型的社交网络,它不仅包含传统社交网络的关系和用户标注信息,还包含基于GPS服务收集的用户签到位置轨迹及相关位置的标注信息。随着LBSN服务中用户数量的增加,用户签到数据信息量急剧增加。因此,针对用户寻找感兴趣地点的需求,基于位置的兴趣点(POI)推荐成为LBSN中的重要研究方向。为了满足用户的需求,POI推荐使用用户历史签到位置、轨迹等一系列时空信息,预测用户当下可能感兴趣且尚未访问过的位置,例如酒店、餐厅、博物馆、商场等。LBSN中的多维度签到信息包括用户地理位置(Geo)、时间(temporal)、POI类别信息和社交关系。通过对LBSN数据的深度挖掘,可以揭示更深层次的用户的POI偏好。利用这些信息为用户推荐POI可以有效帮助用户发现新的地点。 针对这一背景,本文提出了一种位置社交网络中谱嵌入增强的兴趣点推荐算法,旨在提高POI推荐的准确性和效率。传统的POI推荐算法往往忽视了用户的多维度行为数据,如地理位置、时间和社交关系等,导致推荐结果的准确性不高。因此,本文提出了一种基于谱嵌入的算法,能够充分挖掘LBSN中的多维度签到信息,包括用户的地理位置、时间和社交关系,从而更准确地预测用户的兴趣点。 本文的算法主要包括以下几个步骤:首先,对LBSN中的用户行为数据进行预处理,包括用户的签到位置、时间和社交关系等。然后,基于这些数据构建用户-POI的多层图,利用图嵌入技术将用户和POI映射到低维空间中。接着,引入谱嵌入技术,将用户和POI的多维行为数据转化为低维稠密向量,从而更好地捕捉用户和POI之间的关系。最后,利用这些稠密向量为用户推荐POI,提高了推荐结果的准确性。 通过实验验证,本文的算法在LBSN中的POI推荐任务中取得了较好的效果,相比传统的算法,能够更准确地预测用户的兴趣点,并提高了推荐结果的准确性和效率。因此,本文的算法在LBSN中的POI推荐任务中具有一定的实用价值,可以为用户提供更好的推荐体验。 总之,本文提出了一种基于谱嵌入增强的兴趣点推荐算法,能够更充分地挖掘LBSN中的多维度签到信息,包括用户的地理位置、时间和社交关系,从而更准确地预测用户的兴趣点。通过实验验证,本文的算法在LBSN中的POI推荐任务中取得了较好的效果,具有一定的实用价值,可以为用户提供更好的推荐体验。未来的工作可以进一步探索如何结合用户的个性化特征和社交关系等更多信息,进一步提升推荐算法的效果。
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