基于共現(xiàn)圖的興趣點推薦算法研究.pdf

1、隨著移動互聯(lián)網和位置社交網絡（Location-based Social Network，LBSN）的發(fā)展，興趣點(Point-of-Interest，POI)推薦成為工業(yè)界和學術界熱門的研究方向。雖然個性化的興趣點推薦系統(tǒng)能夠極大的方便用戶的出行，然而興趣點的推薦過程面臨著許多的挑戰(zhàn)，例如難以對用戶的決策過程進行建模，以及數(shù)據(jù)稀疏性問題等?，F(xiàn)有研究基本都是從用戶角度出發(fā)對興趣點的推薦問題進行建模，然而數(shù)據(jù)的稀疏性影響該種方法建模的效果

2、。
　　針對這些問題和挑戰(zhàn)，提出了基于共現(xiàn)圖的興趣點推薦算法（Point-of-Interest Recommendation Algorithm Based on Co-occurrence Graph，CoG）。地理位置因素和興趣點之間的相似性被同時融合到CoG中對興趣點的推薦問題進行建模。在相似性方面，基于用戶訪問的興趣點之間存在著相似性這一觀察，利用用戶的簽到信息構建興趣點之間的共現(xiàn)圖，并定義了共現(xiàn)圖中節(jié)點間的兩種相似性，