移动轨迹与IP场所的伴随人员推荐算法

"基于轨迹相似度的伴随人员推荐.pdf" 文章主要探讨了在移动网络和智能终端日益普及的背景下，如何利用轨迹相似度进行伴随人员推荐。伴随人员推荐是互联网服务中的一个重要方面，它旨在根据用户的活动模式和偏好，推荐与用户有相似轨迹的其他用户，以增强社交体验和信息分享的有效性。 传统的基于地理位置的推荐算法往往依赖于精确的GPS数据或基站信息，但在数据稀疏的情况下，这些方法可能无法提供准确的推荐结果。为了克服这个问题，作者提出了一种新的推荐算法，该算法基于IP场所的轨迹余弦相似度。IP场所数据相比地理位置数据更能全面地反映用户的活动场所，因为它可以追踪到用户在特定网络环境下的活动。 该算法的核心在于利用一段时间内的用户活动日期和时刻来计算余弦相似度。这种方法通过考虑时间维度，能够在数据稀疏时依然保持较高的推荐准确性。具体来说，算法首先将用户的轨迹拆分为纵向的日期序列和横向的时刻序列，然后分别计算这两个序列的余弦相似度，以减少因数据稀疏导致的影响。 在实施过程中，算法首先收集和处理用户的IP场所数据，构建用户轨迹数据库。接着，通过计算用户间的轨迹余弦相似度，找出最匹配的伴随人员。这种方法不仅可以提高推荐的精度，还能适应数据集中的动态变化，确保推荐结果的实时性和有效性。 实验结果显示，基于IP场所的轨迹余弦相似度推荐算法在数据稀疏的条件下，能够提供更高质量的伴随人员推荐，提升了用户体验。该研究对移动社交网络、个性化推荐系统以及大数据分析等领域具有重要的理论和实践意义，为未来改进推荐算法提供了新的思路。 关键词：移动轨迹，IP场所，推荐算法，余弦相似度，伴随人员 总结来说，该文介绍了一种创新的推荐算法，通过使用IP场所的轨迹数据和余弦相似度计算，有效地解决了基于地理位置推荐算法在数据稀疏时的不足，提高了伴随人员推荐的准确性和质量。这一研究对于理解用户行为模式，优化社交媒体和信息服务具有深远的影响。