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摘? ?要：興趣點推薦是一種基于上下文信息的位置感知的個性化推薦。由于用戶簽到行為具有高稀疏性，為興趣點推薦的精確度帶來了很大的挑戰(zhàn)。針對該問題，提出了一種融合相似度和地理信息的興趣點推薦模型，稱為SIGFM。首先利用潛在迪利克雷分配（Laten Dirichlet Allocation，LDA）模型挖掘用戶相關興趣特征并進行相似性度量，利用Louvain Community Detection（LCD）算法與用戶簽到數(shù)據(jù)進行相似性度量，使兩種相似度相融合;然后使用地理信息獲取用戶的簽到特征;最后將融合相似度和地理信息結(jié)合到一起獲得一個新的模型。在真實數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，SIGFM模型有效解決了數(shù)據(jù)稀疏性與冷啟動問題，優(yōu)于其他POIs的推薦算法。

關鍵詞：潛在狄利克雷分布;Louvain社區(qū)發(fā)現(xiàn);興趣點推薦;地理信息;相似度

中圖分類號：TP311? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A

Abstract：Point-of-interests（POIs） recommendation is a personalized recommendation based on location-aware with context information.Owing to behavior of check-in from the users is highly sparse，which poses the challenge to the accuracy of the POIs recommendation.In order to solve this problem，this paper propose a new POIs recommendation called Similarity Integration Geography Fusing Model（SIGFM）.Firstly，we exploit an aggregated Latent Dirichlet Allocation（LDA） model to learn the interest feature from the users，and then puts the interest feature into similarity measurement.Also，we use the Louvain Community Detection（LCD） and check-in data from the users to calculate the similarity.The similarity measurement utilizing both methods finally merge into the one.Then，a geographical influence measurement is employed to capture the check-in characteristice from the users. Finally，geographical informationin conjunction with the similarity forms the new model.Experimental results show that SIGFM can effectively mitigatethe sparse-data usually suffered and the cold-start suffer to outperforms other methods.

Key words： latent dirichlet allocation（LDA）;Louvain community detection（LCD）;point-of-interests（POIs）recommendation;geographic information;similarity

1相關工作

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，基于位置的社交網(wǎng)絡（Location Based Social Networks，LBSNs）應運而生[1-7]（如Foursquare等應用），獲得了用戶們的歡迎。在LBSNs中用戶可以在目前訪問的POIs（如：餐廳等）以簽到的方式發(fā)布他們的地理位置。隨著LBSNs中POIs數(shù)量的快速增加，POIs推薦已成為人們發(fā)現(xiàn)新位置的首選方式。該方式有效幫助了LBSNs中的用戶訪問POIs，并以簽到的功能發(fā)表評論等相關信息，與其他用戶分享自己在該POIs的訪問體驗。POIs推薦旨在幫助用戶更好地發(fā)現(xiàn)感興趣的POIs，為商家提供精準營銷策略。這使得LBSNs更具有吸引力，吸引了諸多研究[8，9]。

與傳統(tǒng)的推薦問題（如：電影推薦等）相比，POIs推薦系統(tǒng)更加復雜，面臨如下挑戰(zhàn)[1，2，7]：

（1）豐富的上下文。用戶的移動偏好受地理位置的影響：用戶通常訪問頻繁活動區(qū)域內(nèi)的POIs;用戶每天可以訪問相同的POIs;用戶的偏好依賴于時間;其他的上下文信息包括POIs評論等。

（2）數(shù)據(jù)稀疏。與傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)相比，POIs推薦的數(shù)據(jù)嚴重稀疏。POIs推薦實驗研究 中使用的數(shù)據(jù)密度通常在0.1%左右，而Netflix電影推薦數(shù)據(jù)密度為1.2%[7]。

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