摘要：兴趣点推荐是推荐系统的关键研究之一,传统的算法只利用用户签到信息进行推荐,且对于签到信息只单纯地考虑签到和没签到,而忽略了用户签到的频次和信任关系。为提高推荐精度,提出了一种融合用户相似性、地理位置和信任关系的混合推荐算法(UGT)。对于签到信息,采用签到频次来代替传统的二值签到,并对签到信息添加时间权重;对于基于用户的协同过滤,提出了一种邻居选择策略来提高预测精度;对于信任关系,首先分析用户的属性,然后给出社会地位的计算方法,重构信任度的计算方法。实验结果表明,该混合算法相比较传统的推荐算法而言,在准确率和召回率上有了显著的提升。

注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社