一种基于兴趣点重要性和用户权威性的兴趣点推荐方法

摘要

本发明公开了一种基于兴趣点重要性和用户权威性的兴趣点推荐方法。该方法主要包括如下步骤：首先，根据用户与兴趣点的签到行为和兴趣点之间的共现关系，利用HITS和PageRank的混合模型，计算用户权威性和兴趣点重要性。其次，在泊松因子模型中集成兴趣点重要性，建模用户的签到行为。接着，在兴趣点推荐模型中融合用户权威性，衡量用户签到行为数据的置信度。然后，采用随机梯度下降算法学习用户和兴趣点的隐式特征向量。最后，根据用户和兴趣点隐式特征向量，预测用户对未签到兴趣点的签到频次，根据预测签到频次推荐用户潜在感兴趣的兴趣点。本发明主要解决基于位置社交网络中兴趣点推荐问题。