Point-of-Interest Recommendation in LocationBased Social Networks with Personalized Geo-Social Influence--《中国通信》2015年12期
Point-of-Interest Recommendation in LocationBased Social Networks with Personalized Geo-Social Influence
【摘要】：Point-of-interest(POI) recommendation is a popular topic on location-based social networks(LBSNs).Geographical proximity,known as a unique feature of LBSNs,significantly affects user check-in behavior.However,most of prior studies characterize the geographical influence based on a universal or personalized distribution of geographic distance,leading to unsatisfactory recommendation results.In this paper,the personalized geographical influence in a two-dimensional geographical space is modeled using the data field method,and we propose a semi-supervised probabilistic model based on a factor graph model to integrate different factors such as the geographical influence.Moreover,a distributed learning algorithm is used to scale up our method to large-scale data sets.Experimental results based on the data sets from Foursquare and Gowalla show that our method outperforms other competing POI recommendation techniques.
【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：
【分类号】：TP391.3【正文快照】：
I.INTRODUCTION The wide use of mobile devices and loca-
tion-based services(LBSs)sparks the boomof location-based social networks(LBSNs),such as Foursquare and Gowalla,which canaffect human activities in the physical andvirtual worlds[1].A point-of-inte
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