谱嵌入增强兴趣点推荐：PSC-SMLP算法

"位置社交网络中谱嵌入增强的兴趣点推荐算法通过利用LBSN(基于位置的社交网络)中的签到、社交等多维上下文信息，深度挖掘用户与POI(兴趣点)之间的非线性交互，提出了PSC-SMLP算法，该算法包括偏好增强的谱聚类(PSC)和谱嵌入增强的神经网络(SMLP)两部分。实验证明，PSC-SMLP在准确率、召回率、nDCG(normalized Discounted Cumulative Gain)和平均精度等评价指标上优于现有POI推荐算法，展示了其在个性化偏好学习上的优越性。该研究对基于位置的服务和推荐系统有重要的理论与应用价值，特别是在LBSN领域的信息推荐和用户行为预测上。" 在基于位置的社交网络中，用户的行为数据如签到记录不仅包含用户的兴趣信息，还包含了用户的社会关系和空间位置信息。这些多维度的数据为推荐算法提供了丰富的素材。传统的推荐算法可能难以捕捉这些复杂的关系，因此，PSC-SMLP算法应运而生，它通过谱聚类方法对用户进行分组，以捕捉他们的空间偏好，同时利用谱嵌入技术将这些复杂的社交和空间信息转化为低维向量，以便于在神经网络中进行深度学习。 偏好增强的谱聚类算法(PSC)是PSC-SMLP的核心组成部分之一。它通过分析用户的行为模式和地理位置，增强了用户群体内的相似性，从而更准确地识别出用户的兴趣群体。这种聚类方式考虑了用户的个性化偏好，使得推荐更具针对性。 另一方面，谱嵌入增强的神经网络(SMLP)是该算法的另一创新点。SMLP利用深度学习模型，能够处理高维的谱嵌入结果，学习用户与POI之间的复杂非线性关系。神经网络的多层结构允许算法逐渐提取更高级别的特征，从而提高推荐的精确度。 在实验中，PSC-SMLP在两个经典数据集上与现有的POI推荐算法进行了比较，结果表明，PSC-SMLP在各个关键性能指标上均有显著提升。这表明，结合谱聚类和谱嵌入的策略对于理解用户行为并提供个性化推荐具有极大的潜力。此算法的提出，不仅提升了推荐系统的性能，也为未来的位置社交网络研究开辟了新的方向。 位置社交网络中谱嵌入增强的兴趣点推荐算法PSC-SMLP通过集成谱聚类和深度学习，有效地处理了LBSN中的多源信息，提高了推荐的准确性和个性化程度，对提升用户体验和优化服务提供了有力的技术支持。