基于位置的社会化网络推荐系统

被引：57

作者：

刘树栋 ^{[1
]}

孟祥武 ^{[2
]}

机构：

[1] 北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京重点实验室

[2] 北京邮电大学计算机学院

来源：

计算机学报 | 2015年 / 38卷 / 02期

关键词：

位置服务; 社交网络; 推荐系统; 协同过滤; 轨迹; 兴趣点; 社会计算;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.3 [检索机];

学科分类号：

081203 ; 0835 ;

摘要：

近年来,基于位置的社会化网络推荐系统逐渐成为位置服务和社会网络分析的活跃课题之一.挖掘用户签到位置轨迹和社交活动数据,提取用户社会活动的地理空间特征模型及其与社会关系的关联性,设计合理的推荐算法,成为当前基于位置的社会化网络推荐系统的主要任务.该文从分析基于位置的社会化网络的结构特征入手,对基于位置的社会化网络推荐系统的基本框架、基于不同网络层次数据挖掘的推荐方法及应用类型等进行前沿概况、比较和分析.最后对有待深入研究的难点和热点进行分析和展望.

引用

页码：322 / 336

页数：15

共 14 条

[1] 基于用户聚类的异构社交网络推荐算法 [J].

陈克寒 ;

韩盼盼 ;

吴健 .

计算机学报, 2013, 36 (02) :349-359

[2] 互联网推荐系统比较研究 [J].

许海玲 ;

吴潇 ;

李晓东 ;

阎保平 .

软件学报, 2009, 20 (02) :350-362

[3] Exploring Spatiotemporal and Social Network Factors in Community Response to a Major Flood Disaster [J].

Stewart, Kathleen ;

Glanville, Jennifer L. ;

Bennett, David A. .

PROFESSIONAL GEOGRAPHER, 2014, 66 (03) :421-435

[4]

Mining geographic-temporal-semantic patterns in trajectories for location prediction[J] . Josh Jia-Ching Ying,Wang-Chien Lee,Vincent S. Tseng.ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology （TIST） . 2014 (1)

[5]

Social Commerce: A Contingency Framework for Assessing Marketing Potential[J] . Manjit S. Yadav,Kristine de Valck,Thorsten Hennig-Thurau,Donna L. Hoffman,Martin Spann.Journal of Interactive Marketing . 2013 (4)

[6]

Towards mobile intelligence: Learning from GPS history data for collaborative recommendation[J] . Vincent W. Zheng,Yu Zheng,Xing Xie,Qiang Yang.Artificial Intelligence . 2012

[7] Social itinerary recommendation from user-generated digital trails [J].