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1、碩士學(xué)位論文基于LBSN的個性化POI群體推薦算法的研究ResearchonpersonalizedPOIgrouprecommendationalgorithmbasedonLBSN曾劍南哈爾濱工業(yè)大學(xué)2018年6月國內(nèi)圖書分類號：TP393學(xué)校代碼：10213國際圖書分類號：004密級：公開碩士學(xué)位論文基于LBSN的個性化POI群體推薦算法的研究碩士研究生：曾劍南導(dǎo)師：姜守旭教授申請學(xué)位：工程碩士學(xué)科：計算機技術(shù)所在單位：計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院答辯日期：2018年6月授予學(xué)位單位：哈爾濱工業(yè)大學(xué)ClassifiedIndex:TP393U.
2、D.C:004DissertationfortheMasterDegree↑ResearchonpersonalizedPOIgrouprecommendationalgorithmbasedonLBSNJianNanZengCandidate：Prof.ShouxuJiangSupervisor：MasterofEngineeringAcademicDegreeAppliedfor：ComputerTechnologySpeciality：SchoolofComputerScienceandAffiliation：TechnologyJun
3、e,2018DateofDefence：HarbinInstituteofTechnologyDegree-Conferring-Institution：摘要摘要隨著互聯(lián)網(wǎng)在全世界的普及，網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為人與人之間溝通，獲取信息最重要的橋梁。為了滿足人們對信息交流的需求，社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)運而生。為了不斷提升用戶的相關(guān)體驗，并使得用戶在海量的網(wǎng)絡(luò)信息面前可以高效的找到符合自己興趣偏好的內(nèi)容，個性化推薦系統(tǒng)被相關(guān)學(xué)者研究出來。但是在目前主流的基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)(Location-BasedSocialNetwork)中,大部分個性化推薦算法偏向于對用戶的單
4、點推薦，即各個推薦POI(PointofInterest)點間沒有任何聯(lián)系，或者只是簡單的打分排序，這種推薦具有空間局部性，更不能滿足用戶多變化的需求。本文研究的主要內(nèi)容是POI群推薦算法，更加側(cè)重于推薦結(jié)果之間的關(guān)聯(lián)性，主要包括以下四個方面：首先，本文提出了挖掘城市熱點區(qū)域及用戶潛在生活熱點區(qū)域的方案，通過分析該城市用戶的歷史簽到數(shù)據(jù)，找到該城市的城市熱點區(qū)域，對于城市的規(guī)劃和建設(shè)具有極其重要的最用，并方便城市規(guī)劃者從全局上掌握城市的發(fā)展。用戶潛在生活區(qū)域的獲取，可以幫助目標(biāo)用戶更加準(zhǔn)確，高效的找到自己所喜好的位置范圍和位置信息。其次，本文
5、提出了目標(biāo)用戶本地生活模式及異地生活模式獲取的方案，通過使用關(guān)聯(lián)規(guī)則及主題模型等相關(guān)技術(shù)，獲取用戶的生活模式，得到符合用戶生活習(xí)慣的POI種類轉(zhuǎn)移序列的集合，使得推薦的結(jié)果之間更加具有關(guān)聯(lián)性，并加入了當(dāng)?shù)赜脩舻纳钕矚g，保證了異地推薦結(jié)果的靈活性以及準(zhǔn)確性。之后，本文提出了用戶個性化POI群的獲取方案，結(jié)合以上兩個方面，在得到用戶潛在生活熱點區(qū)域與用戶的生活模式后，通過將POI種類映射到用戶潛在生活熱點區(qū)域中具體的POI位置上，將得到的POI種類轉(zhuǎn)移序列集合轉(zhuǎn)換為POI位置轉(zhuǎn)移序列集合，得到最終的推薦結(jié)果并對用戶進行推薦。本文對該推薦結(jié)果進行
6、了驗證，當(dāng)用戶在異地進行長期生活活動時，該推薦結(jié)果得到了較好的推薦準(zhǔn)確度，實驗數(shù)據(jù)使用的是FourSquare數(shù)據(jù)集加利福尼亞州部分用戶數(shù)據(jù)。最后，本文搭建了推薦系統(tǒng)的相關(guān)展示平臺，將城市POI信息，用戶潛在生活區(qū)域，用戶個性化推薦結(jié)果等信息展示在頁面上。關(guān)鍵詞：熱點區(qū)域；用戶歷史簽到數(shù)據(jù)；用戶生活模式；用戶個性化POI群。IAbstractAbstractWiththepopularityoftheInternetintheworld,theInternethasbecomethemostimportantbridgeforpeopleto
7、communicatewitheachotherandobtaininformation.Inordertomeetpeople'sneedforinformationexchange,socialnetworkshaveemerged.Inordertocontinuouslyimprovetheuser'srelevantexperience,andenableuserstoefficientlyfindcontentthatsuitstheirinterestpreferencesinthepresenceofmassiveamount
8、sofnetworkinformation,thepersonalizedrecommendationsystemwasstudiedbyrelevantschol
