一种基于位置和时间信息的兴趣点推荐方法

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。     

一种多层混合的推荐模型研究

在全面分析研究邻域模型和隐语义模型的基础上,针对现有推荐模型的优缺点,首先建立了一种融合邻域模型和隐语义模型的混合 Top-N 推荐模型,有效利用了用户反馈的信息,并全局考虑了用户与项目的潜在关系。然后综合考虑用户反馈信息、自身特征信息及潜在信息等因素,提出了一种基于 SVD＋＋上的全新混合 Top-N 推荐模型 SHT（基于 SVD＋＋的混合Hybrid Top-N 推荐模型缩写）。通过将特征信息融入模型,可准确地表现用户与项目的属性特征,实现依照用户的喜好与习惯高效、快捷和精准地推荐。实验结果表明,每一层的模型都能够在不同程度上提高推荐结果的精度。     

基于加权二部图的个性化方案推荐

针对传统协同过滤算法难以解决数据稀疏性、冷启动及用户兴趣各异的问题,提出了基于加权二部图的个性化推荐方法,解决个性化设计方案推荐问题。采用加权二部图,基于用户特征和方案特征的评分,对用户和方案分类,减轻数据稀疏性,形成用户-方案规则库;采用加权网络的协同过滤算法,计算新用户特征与用户-方案规则库中用户特征的改进相似度,通过Top-N方法筛选高相似的方案集进行推荐,解决冷启动和用户兴趣各异的问题。最后与传统协同过滤算法、加权二部图个性化推荐进行比较,证明该方法的有效性和实用性。