基于地理位置融合社交影响和类别流行度的矩阵分解兴趣点推荐方法

摘要

本发明公开了一种基于地理位置融合社交影响和类别流行度的矩阵分解兴趣点推荐方法，获取位置社交网络中所有用户及候选兴趣点的历史签到信息，计算得出目标用户的地理相关系数获取所有用户的社交网络信息，计算目标用户与兴趣点之间的社会相关系数S(xu,l)；基于候选兴趣点类别的偏好和所述候选兴趣点的流行度，计算目标用户与兴趣点之间的类别流行度相关系数C(yu,l)；通过概率矩阵分解方法将地理信息模型、社会相关系数、类别流行度相关系数以及潜在特征相融合，形成兴趣点推荐模型，计算目标用户的推荐分数Recu,l；基于推荐分数Recu,l生成推荐信息，从而达到个性化推荐的目的。