个性化POI群组推荐：基于位置社交网络的新方法

"这篇论文提出了一种针对地点社交网络中的个性化POI群组推荐方法，旨在根据用户喜好和社交关系创建独特的个性化POI群组（PPGs）。通过扩展DBSCAN聚类模型来建模PPGs，并考虑每个PPG对目标用户POI喜好的覆盖程度。系统推荐具有最高评分的前N个PPG，采用贪心算法解决这一NP难问题。实验在两个数据集上进行，展示了该方法的有效性和优越性。" 在当前快速发展的城市化进程中，地点兴趣点（Points-of-Interest, POIs）已经成为人们生活和城市规划的重要组成部分。POI群组（POI Groups）由多个POI组成，它们对个人的生活习惯和城市的规划布局有着显著的影响。例如，一个POI群组可能包括一系列相关的娱乐场所、餐厅或购物区，这些群组反映了用户的兴趣和活动模式。 然而，在推荐系统领域，针对POI群组的个性化推荐研究相对匮乏。这篇论文旨在填补这一空白，提出了一个新颖的个性化POI群组推荐算法（Personalized POI Groups Recommendation, PPGs Recommendation）。该算法考虑了用户在位置社交网络（Location-Based Social Networks, LBSNs）中的偏好和社交关系，如好友间的共同兴趣点，来构建用户的个性化POI群组（PPGs）。 为了实现这一目标，论文采用了DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）聚类模型的扩展版本来建模PPGs。DBSCAN是一种基于密度的空间聚类算法，能有效地发现任意形状的聚类，不受簇大小或形状的限制。在PPGs的场景中，该模型能够识别出与用户兴趣高度相关的POI群组。 推荐系统根据每个PPG对目标用户POI偏好的覆盖程度来计算得分，然后推荐得分最高的前N个PPG给用户。由于这是一个NP难问题，论文提出了一种贪心算法来解决，以高效地找到近似最优解。贪心算法通过每次选择局部最优解逐步构建全局解决方案，虽然可能无法保证找到全局最优，但在实际应用中通常能得到满意的结果。 实验部分，论文在两个不同的数据集上进行了广泛的测试，证明了所提算法在提高推荐精度、覆盖率以及用户满意度方面的有效性。这种方法不仅有助于提升用户在LBSNs中的体验，还为城市规划和商业策略提供了有价值的参考。 这篇论文的贡献在于引入了一种创新的个性化POI群组推荐算法，结合了用户兴趣、社交网络和空间距离等因素，为LBSNs的推荐服务提供了新的视角和方法。