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31.
传统的推荐系统主要针对单个用户,但随着社会和电子商务的快速发展,人们越来越多地以多个用户的形式一起参与活动,而群组推荐旨在为多个用户组成的群组提供服务,已成为当前研究的热点之一.针对目前群组推荐准确率低,群组成员之间偏好冲突难以融合的问题,本文提出了一种新的共识模型策略,融合了群组领袖影响因子和项目热度影响因子,基于K近邻为目标群组寻找邻居群组,借鉴邻居群组的偏好,设计了基于偏好融合的群组推荐算法.在MovieLens数据集上的实验结果表明,本文所提的融合策略较传统的偏好融合策略有着更优越的表现,推荐准确率(nDCG)的总体平均性能约提高13%,推荐列表多样性指标的总体平均性能约提高10%.  相似文献   
32.
个性化信息服务已经被公认为是解决Internet"信息过载"的方法,基于Web使用挖掘的个性化服务是目前Web个性化服务应用和研究的关键技术,将基于Web挖掘的个性化信息服务思想具体应用到标签推荐个性化服务体系中,实现信息的个性化推荐服务.  相似文献   
33.
本文讨论了成立国家海洋技术中心对我国海洋技术发展的影响。分析了目前我国海洋技术总体实力存在的主要问题。为提升国家海洋技术总体实力,推进我国海洋强国建设,本文提出了相应的建议。  相似文献   
34.
目前如何根据用户需求以及时空制约条件合理安排就医出行,在海量的医疗机构中实现就医地点的合理推荐是人们的迫切需求。区别于常见的个性化医疗信息推荐方法,本文综合考虑医疗机构的实时资源规模、医疗用户的个性化需求以及前往机构的时空制约,提出一种面向就医地点推荐的个人时空可达性分析方法,并将方法运用于居民的就医出行场景中,实现就医地点的有效推荐。以济南市为研究区域,借助从高德地图API以及医疗健康网站中获取的地理信息数据与医疗机构资源数据,在不同用户、时间和地理位置的情境下,设置2处高校图书馆、2处居民点以及2处大型交通站共6个场景检验方法的有效性。实验表明,本文提出的个人时空可达性方法,能够有效度量医疗用户个体至就医地点间的可达程度,可解决不同时空情境下的就医地点推荐问题,同时也为相关智慧医疗技术的功能建设提供方法支撑,具有良好的应用前景。  相似文献   
35.
Recently, points of interest (POIs) recommendation has evolved into a hot research topic with real-world applications. In this paper, we propose a novel semantics-enhanced density-based clustering algorithm SEM-DTBJ-Cluster, to extract semantic POIs from GPS trajectories. We then take into account three different factors (popularity, temporal and geographical features) that can influence the recommendation score of a POI. We characterize the impacts caused by popularity, temporal and geographical information, by using different scoring functions based on three developed recommendation models. Finally, we combine the three scoring functions together and obtain a unified framework PTG-Recommend for recommending candidate POIs for a mobile user. To the best of our knowledge, this work is the first that considers popularity, temporal and geographical information together. Experimental results on two real-world data sets strongly demonstrate that our framework is robust and effective, and outperforms the baseline recommendation methods in terms of precision and recall.  相似文献   
36.
Attractive regions can be detected and recommended by investigating users’ online footprints. However, social media data suffers from short noisy text and lack of a-priori knowledge, impeding the usefulness of traditional semantic modelling methods. Another challenge is the need for an effective strategy for the selection/recommendation of candidate regions. To address these challenges, we propose a comprehensive workflow which combines semantic and location information of social media data to recommend thematic urban regions to users with specific interests. This workflow is novel in: (1) developing a data-driven geographic topic modelling method which utilizes the co-occurrence patterns of self-explanatory semantic information to detect semantic communities; (2) proposing a new recommendation strategy with the consideration of region’s spatial scale. The workflow was implemented using a real-world dataset and evaluation conducted at three different levels: semantic representativeness, topic identification and recommendation desirability. The evaluation showed that the semantic communities detected were internally consistent and externally differentiable and that the recommended regions had a high degree of desirability. The work has demonstrated the effectiveness of self-explanatory semantic information for geographic topic modelling and highlighted the importance of including region spatial scale into the model for an effective region recommending strategy.  相似文献   
37.
在开展滑坡危险性分析、山区公路规划以及工业园区选址等工作时,研究区域的地形都是首要考虑的因素,为研究区域推荐几个与之地形相似的区域作为参考对象能够使得研究工作快速展开。本文提取了研究区的宏观地形特征与直方图统计特征,对研究区域的地形进行精细刻画;而后基于随机森林搭建区域分类模型,根据分类结果进行粗略推荐;最后基于粗略推荐结果,计算研究区域与其他区域之间的相似度,进行精细化推荐,为研究区域推荐5个与之地形最相似的参考区域。推荐结果显示,参考区域与研究区域的地形高度相似,在开展滑坡、泥石流灾害研究以及道路规划等工作时,可以参考推荐区域的研究结果。  相似文献   
38.
Travelling is a critical component of daily life. With new technology, personalized travel route recommendations are possible and have become a new research area. A personalized travel route recommendation refers to plan an optimal travel route between two geographical locations, based on the road networks and users’ travel preferences. In this paper, we define users’ travel behaviours from their historical Global Positioning System (GPS) trajectories and propose two personalized travel route recommendation methods – collaborative travel route recommendation (CTRR) and an extended version of CTRR (CTRR+). Both methods consider users’ personal travel preferences based on their historical GPS trajectories. In this paper, we first estimate users’ travel behaviour frequencies by using collaborative filtering technique. A route with the maximum probability of a user’s travel behaviour is then generated based on the naïve Bayes model. The CTRR+ method improves the performances of CTRR by taking into account cold start users and integrating distance with the user travel behaviour probability. This paper also conducts some case studies based on a real GPS trajectory data set from Beijing, China. The experimental results show that the proposed CTRR and CTRR+ methods achieve better results for travel route recommendations compared with the shortest distance path method.  相似文献   
39.
分析描述了欧洲和中国学术互联网的发展现状及挑战,介绍欧洲学术网应对挑战的主要策略;同时,对中国学术网未来发展提出一些意见和建议,为中国政府制定学术网未来发展战略时提供参考。  相似文献   
40.
为了实现兴趣点(POI)的个性化推荐,本文针对用户轨迹中的含有大量冗余点的问题,探讨了利用POI和公交数据对用户轨迹数据进行压缩的算法。研究了传统的协调过滤推荐算法后,提出一种基于用户轨迹的加权Top N推荐算法(User TN)。实验结果表明,推荐结果的准确率、召回率和个性化程度都优于传统的协同过滤推荐算法,证明了本文方法的有效性。  相似文献   
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