多源异构数据融合的智能商业选址推荐算法

摘要

随着社交媒体和基于位置网络服务的快速发展,基于海量用户生成数据进行智能推荐成为研究热点.然而,已有工作主要面向在线产品推荐,在如何利用物理空间的多维异构数据进行推荐方面研究较少.文中以城市商业选址为背景,利用社交媒体上的用户签到数据、小区房价数据以及各种POI数据等多源城市数据,在数据预处理基础上进行多侧面商业特征和地理特征提取,提出基于随机森林的商业选址推荐方法.使用北京地区的多源城市数据建立模型,通过排序评价指标NDCG对实验结果进行评估.结果表明所提出的方法具有较好的推荐性能.