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GeoMF公司

swMATH标识: 25054
软件作者: D、 廉、赵、X、Xie、孙G、陈鄂、芮
说明: GeoMF:兴趣点推荐的联合地理建模和矩阵分解。兴趣点(POI)推荐已经成为帮助人们发现有吸引力地点的重要手段。然而,用户POI矩阵的极度稀疏性带来了严峻的挑战。为了应对这一挑战,将基于位置的社交网络(LBSNs)上的移动记录视为POI推荐的隐式反馈,我们首次提出利用加权矩阵分解来解决这一问题,因为它通常能更好地服务于隐式反馈的协同过滤。此外,研究人员最近发现了LBSNs上人类移动行为中的一种空间聚类现象,即单个访问地点趋向于聚集在一起,并证明了其在POI推荐中的有效性,因此我们将其纳入因子分解模型中。特别地,我们分别用用户的活动面积向量和poi的影响面积向量来增加因子分解模型中的用户和poi的潜在因子。基于这种增广模型,我们不仅从二维核密度估计的角度捕获了空间聚类现象,而且解释了为什么将这种现象引入矩阵分解中有助于解决矩阵稀疏性带来的挑战。然后在一个大规模的LBSN数据集上对该算法进行了评估。结果表明,加权矩阵分解优于其他形式的因子分解模型,将空间聚类现象引入矩阵分解可以提高推荐性能。
主页: https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2623638
相关软件: 全国统一系统
参考文献: 2个出版物

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