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为解决基于位置社交网络中地点推荐时遇到的数据稀疏、冷启动问题，提出一种改进的地点推荐方法，在协同过滤算法的基础上融合了聚类算法，考虑到用户偏好、朋友关系、位置语义等因素，在推荐时取两种算法的优点进行互补。研究的重点是相似度的计算，包括兴趣地点相似度、好友亲密度、词频－逆文档频率、余弦相似性。在Foursquare数据集上以准确率、召回率、单个主题的平均准确率作为度量依据，对提出的方法进行验证。试验证明，本方法有效提高了推荐效果。
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山东大学学报（工学版）
ISSN： 1672-3961
Year： 2016
Issue： 3
Volume： 46
Page： 44-50
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