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在社交网络中,人们往往会访问自己比较感兴趣和离自己比较近的地方,而兴趣点推荐就是根据用户的兴趣偏好能够有效地帮助用户选择自己比较感兴趣的地点。笔者提出一种基于位置和时间信息的兴趣点推荐方法。该方法从兴趣点的角度出发分为3个步骤,首先使用用户历史访问的兴趣点的位置信息计算用户历史访问兴趣点和用户未曾访问过的兴趣点的相似度;然后使用时间信息,将一天划分为不同的时间段,统计所有兴趣点在一天中不同时间段被签到的次数,计算用户历史访问兴趣点和用户未曾访问过的兴趣点的相似度;最后根据兴趣点的位置和时间信息综合计算用户历史访问兴趣点与用户未曾访问兴趣点的相似度,根据Top-N策略向用户推荐用户未曾访问过的兴趣点。在现实社会中的真实数据集上进行实验验证,实验结果表明笔者提出的方法是有效的。 相似文献
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虽然面向服务架构(SOA)具有跨平台、松耦合等特性,但其并不支持异构数据源直接访问及处理.为了在数据访问中减少对应用程序的依赖,采用数据服务初步实现了面向服务架构的数据访问机制.在分析传统异构数据访问方法优缺点的基础上,针对SOA中Web服务不能直接访问数据源的问题,探讨了面向服务架构的数据服务和基于数据服务的访问方式,并对基于SOA的数据服务平台进行了研究.使用微软的ADO.NET Data Service实现了数据服务,通过实例验证了数据服务不仅能够直接访问数据源,并且能通过标准的Web服务接口集成到SOA中.与其他数据访问方式的对比分析结果表明,数据服务不依赖应用程序即可对异构数据源进行统一访问. 相似文献
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