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隨著基于位置的社交網絡（ Location-based Social Networks，LBSN）的不斷發展，有助于用戶探索新地點和商家發現潛在客戶的興趣點（ Point-of-lnη iterest，POⅠ）推薦受到了廣泛關注。然而，用戶簽到數據的高稀疏性，為興趣點推薦帶來了嚴峻挑戰。針對這一挑戰，文中探索興趣點的文本、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類別感知的協同過濾興趣點推薦算法，稱之為 IGC-CF。該算法利用潛在狄利克雷分配（ Latent dirichlet allocation，LDA）模型挖掘興趣點相關的文本信息，學習用戶的興趣話題分布，并計算用戶間興趣話題分布的相似度，通過結合地理距離和用戶的區域偏妤來建模地理影響;使用TF-IDF統計方法評估目標用戶對類別的偏妤程度，并考慮其他用戶的類別偏妤在推薦過程中的作用和影響，最后將這些影響因素整合到一個協同過濾推薦模型中，從而生成包含用戶感興趣的興趣點的推薦列表。在兩個真實數據集上的實驗結果表明， IGC-CF算法比其他推薦算法表現更好。
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