【摘 要】
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随着移动互联网和移动通信网络的飞速发展,移动智能终端设备日益普及,原有的PC端服务和平台也逐渐向移动端转移。在移动网络环境中,用户的移动推荐需求受移动情境影响极大,同
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随着移动互联网和移动通信网络的飞速发展,移动智能终端设备日益普及,原有的PC端服务和平台也逐渐向移动端转移。在移动网络环境中,用户的移动推荐需求受移动情境影响极大,同时伴随着移动终端屏幕小、处理能力差、输入速度受限等诸多因素,用户对推荐实时性和推荐精度有更高要求。因次,在移动环境下,传统的推荐方法已不能满足用户要求。针对移动环境中的推荐需求,本文提出一种结合LBS和社会网络标签的推荐方法。借助用户在移动环境中的社会标注行为及已有的信任社会网络关系,从与目标用户关联度高的用户中寻找反映用户兴趣的信息；同时考虑到移动环境中用户的兴趣随空间及时间变化的情况,引入用户位置及标注时间,获得更加符合用户兴趣爱好的个性化信息,提高推荐信息的实时性,减少推荐的盲目性,进而提高推荐的准确性。推荐方法原理是：首先借助已有的定位技术获得用户位置信息,并将地理位置按照金字塔模型划分层级和区域；然后,应用社会网络分析方法对用户-资源-标签进行分析,得到用户标注资源和用户社会关系的双层网络模型；再综合兴趣爱好和空间位置,得到融合的双层模型；分别计算融合的双层模型中用户关系相似度和用户空间位置相似度；最后,将两个相似度加权,得到用户的综合相似度,综合相似度高的项目为推荐项目集,返回给目标用户进行项目推荐。本文在Foursquare数据集进行对比实验。实验数据包括用户个人信息、标签信息、社会关系信息以及位置序列；对比算法包括本文提出的推荐算法、传统的协同过滤算法以及基于LBS的推荐算法。实验结果表明：本文提出的推荐算法有效可行,在查准率和查全率方面,比其它两种算法有明显提升；并且,当数据量不断增大时,本文提出的推荐算法有良好的扩展性,同时能有效避免冷启动问题。
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