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隨著基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)（ Location-based Social Networks，LBSN）的不斷發(fā)展，有助于用戶探索新地點(diǎn)和商家發(fā)現(xiàn)潛在客戶的興趣點(diǎn)（ Point-of-lnη iterest，POⅠ）推薦受到了廣泛關(guān)注。然而，用戶簽到數(shù)據(jù)的高稀疏性，為興趣點(diǎn)推薦帶來(lái)了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。針對(duì)這一挑戰(zhàn)，文中探索興趣點(diǎn)的文本、地理和類別信息，有效融合興趣話題、地理影響及類別偏好因素，提出了一種話題位置ˉ類別感知的協(xié)同過(guò)濾興趣點(diǎn)推薦算法，稱之為 IGC-CF。該算法利用潛在狄利克雷分配（ Latent dirichlet allocation，LDA）模型挖掘興趣點(diǎn)相關(guān)的文本信息，學(xué)習(xí)用戶的興趣話題分布，并計(jì)算用戶間興趣話題分布的相似度，通過(guò)結(jié)合地理距離和用戶的區(qū)域偏妤來(lái)建模地理影響;使用TF-IDF統(tǒng)計(jì)方法評(píng)估目標(biāo)用戶對(duì)類別的偏妤程度，并考慮其他用戶的類別偏妤在推薦過(guò)程中的作用和影響，最后將這些影響因素整合到一個(gè)協(xié)同過(guò)濾推薦模型中，從而生成包含用戶感興趣的興趣點(diǎn)的推薦列表。在兩個(gè)真實(shí)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明， IGC-CF算法比其他推薦算法表現(xiàn)更好。
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