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      電子發燒友網>電子資料下載>IC資料>模型|Macromodel>基于時間效應的社交網絡興趣點推薦模型

      基于時間效應的社交網絡興趣點推薦模型

      2021-06-10 | pdf | 1.72 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　在基于位置的社交網絡中，興趣點實時推薦數據和用戶簽到數據存在高稀疏性問題。提出一種基于時間效應的混合推薦模型。通過用戶潛在興趣點數據模型計算用戶時間行為影響分數和地理位置影響分數，并用線性統模型進行處理，選取TopS個興趣點作為用戶的潛在興趣點。將用戶的潛在簽到記錄引入基于時間效應的矩陣分解模型中，考慮時間差異性和連續性對推薦結果的影響，在此基礎上進行優化求解，提出推薦策略。實驗結果表明，與LRT模型、UTE+SE模型相比，該模型的推薦效果較好，其準確率和召回率最高可達0.1034和0.1118。

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