融合隐语义与邻域算法的LBSN兴趣点推荐模型

"融合隐语义和邻域算法的兴趣点推荐模型，基于位置的社交网络，兴趣点推荐，隐语义，信息融合" 随着科技的发展，基于位置的社交网络（LBSN）如Foursquare、微信朋友圈等已经深入人们的日常生活，它们为用户提供了一个分享位置信息、发现周围兴趣点（POI，Point of Interest）的平台。这些服务极大地丰富了用户的社交体验，并且为商家提供了精准营销的可能。然而，如何从海量的POI中为每个用户推荐最符合其兴趣的地点，成为了一个亟待解决的问题。 针对这一问题，本文提出了一种新的兴趣点推荐模型，该模型融合了隐语义分析和邻域算法。隐语义分析，通常指的是矩阵分解技术，如奇异值分解（SVD）或非负矩阵分解（NMF），它可以从用户-POI交互矩阵中挖掘出隐藏的用户兴趣和POI特征。这种分析方法能够揭示用户潜在的喜好模式，即使在数据稀疏的情况下也能提供有效的推荐。 另一方面，邻域算法则是基于用户之间的相似性以及地理位置信息进行推荐。它考虑了用户的好友关系和他们在地理空间上的接近程度，假设具有相似社交网络和地理位置的用户可能有相似的兴趣。将这两个维度的信息结合，可以更全面地理解用户的行为模式。 本文的贡献在于构建了一个统一的框架，将隐语义分析和邻域算法相结合。通过这样的融合，模型不仅可以利用用户的全局行为模式，还可以捕捉到局部的社交和地理信息，从而实现对用户行为的更精确预测。实验结果证明了该模型在提高推荐的准确性和召回率方面的优越性能，这意味着用户更有可能对推荐的POI感兴趣，同时推荐系统也更少地错过了用户的实际兴趣点。 这项研究工作受到了多项基金的支持，包括国家自然科学基金、江苏省自然科学基金、江苏省“六大人才高峰”项目、苏州市融合通信重点实验室项目以及江苏省产学研前瞻性项目等。作者团队由吴海峰、张书奎、林政宽和贾俊铖组成，他们在社交网络推荐系统、无线传感器网络、并行与分布式系统等领域有着丰富的研究经验。 这篇论文提出了一种新颖的融合推荐模型，它有效地整合了用户的历史行为、社交网络关系和地理位置信息，为LBSN中的兴趣点推荐提供了更高效、更精准的解决方案。这种方法对于提升用户满意度，优化推荐系统的性能，以及推动位置服务领域的发展都具有重要意义。