【摘 要】
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针对社交网络以及社交用户关注主题,分析用户所在位置,在社交网络的基础上提出主题推荐模型即location-theme-social model(LTS Model).文章主要从三个方面进行了分析,首先对
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海,200093
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针对社交网络以及社交用户关注主题,分析用户所在位置,在社交网络的基础上提出主题推荐模型即location-theme-social model(LTS Model).文章主要从三个方面进行了分析,首先对主题进行分类,运用余弦相似性算法构建向量空间主题模型.其次,在MapReduce框架下根据位置快速构建R*-tree索引,建立空间模型,在此基础上找到基于位置和主题的社交网络模型.最后,使用标准数据集对算法进行测试,并根据准确率、召回率和F1值对其效果进行评价.R*-tree索引算法采用抽样方法快速确定空间划分函数,保证了数据对象均匀地划分到各个分区.余弦相似性算法能够快速准确地找到相似主题,并且敏感识别度较强.实验证明基于LTS Model的位置—主题推荐算法(LTRA)能够快速找到满足用户兴趣的主题并进行推荐.
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