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2003-2020 全部
为您找到包含“位置社交网络”的内容共3

柳天闻,孟祥武

2017-12-20

的推荐场景,位置社交网络中,用户的行为往往受到社交,位置等上下文因素因素影响,面对海量的用户,位置数据和签到日志数据,本文提出一种改进的的地点推荐系统设计方案,可以通过离线的特征提取和用户群组聚类

北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室,北京 100876;北京邮电大学计算机学院,北京 100876,北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室,北京 100876;北京邮电大学计算机学院,北京 100876

#计算机科学技术#

张朝辉,孟祥武

2017-12-15

随着互联网技术的发展,基于位置的社交网络(location-based social networks, LBSNs)中出现了信息过载问题。因此,利用LBSNs中的信息为用户推荐可能访问的地点,已经成为研究的热点。本文对地点推荐系统进行设计,主要包括推荐算法和系统算法模块的设计,同时考虑了推荐效果和可扩展性。

School of the Computer Science, Beijing University of Posts and Telecommunication, Beijing 100876; Beijing Key Laboratory of Intelligent Telecommunications Software and Multimedia (Beijing University of Posts and Telecommunication), Beijing 100876,School of the Computer Science, Beijing University of Posts and Telecommunication, Beijing 100876; Beijing Key Laboratory of Intelligent Telecommunications Software and Multimedia (Beijing University of Posts and Telecommunication), Beijing 100876

#计算机科学技术#

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康瑜,卢美莲

2018-01-24

基于位置的社交网络(LocationBasedSocial Network,LBSN)近年来受到越来越多用户的喜爱。LBSN中不仅包含了用户的线上社交信息,同时包含了线下签到活动信息。借助用户在网络上的签到信息,可以帮助推广、宣传商家,从而为商家节约广告成本。现有研究基于影响力最大化算法帮助商家推广位置。但是,在设计影响力最大化算法时,如何挖掘LBSN中有价值的信息,更准确地度量用户间的传播概率成为一个挑战。因此,本文提出一种度量传播概率的方法--基于用户访问概率的传播概率预测模型(PropagationProbabilitybasedonUserAcessProbability, PPUAP)。结合用户兴趣、流动性和地点吸引力三方面特征度量传播概率。通过在真实数据集Yelp上进行评估,发现PPUAP的准确率高于基于流动性的传播概率预测模型。

State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876,State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876

#计算机科学技术#