地理分层结构与社会关系的兴趣点推荐

摘 要: 随着基于地理位置的社交网络的兴起，兴趣点(POI)推荐引起了人们的许多关注。POI推荐向用户推荐他 们可能感兴趣但没有访问过的地方，从而解决用户“下一步去哪”的问题。本文提出新的用户相似性度量、全局影响力 以及热门POI的概念。综合考虑了多个影响因素之间的关系，以地理分层结构的矩阵分解模型(HGMF)为基础，提出新 的POI推荐算法HGS-MF。在Yelp和Gowalla社交网络数据集上对HGS-MF进行了评估。实验结果表明，HGS-MF方 法的实验表现均优于传统的POI推荐算法。