IGSNRR OpenIR
空间级联模式下的个性推荐模拟
李奥勇; 许珺
2016
Source Publication地球信息科学学报
ISSN1560-8999
Volume018Issue:002Pages:160
Abstract自个性化推荐系统出现以来,逐渐成熟并成功应用于多种互联网商品推荐,成为解决信息过载问题的有效手段。目前,各种移动终端可实时接入网络并获取用户位置,使得考虑位置的推荐进入人们的视野,但是现有的应用主要关注单一目标下的用户选择,很少考虑用户位置移动时后续活动对当前选择的影响。本文通过对连续多个选择建模,在传统推荐算法的基础上,将未来活动的影响及空间关系的影响引入传统个性推荐算法,提出空间级联模式下的推荐模型。通过实验将传统的推荐算法与空间级联模型算法作对比,综合考虑2种推荐结果的用户偏好度及空间距离变化,提出距离-偏好损益指标,同时基于百度API实现可视化。实验所得的距离-偏好损益指标和可视化结果显示,在综合考虑用户偏好和空间关系方面,空间级联模式的个性化推荐模型可得到更加合理的推荐结果。
Language英语
Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/85923
Collection中国科学院地理科学与资源研究所
Affiliation中国科学院地理科学与资源研究所
First Author Affilication中国科学院地理科学与资源研究所
Recommended Citation
GB/T 7714
李奥勇,许珺. 空间级联模式下的个性推荐模拟[J]. 地球信息科学学报,2016,018(002):160.
APA 李奥勇,&许珺.(2016).空间级联模式下的个性推荐模拟.地球信息科学学报,018(002),160.
MLA 李奥勇,et al."空间级联模式下的个性推荐模拟".地球信息科学学报 018.002(2016):160.
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