典型文献
城市街区和签到数据结合的个性化城市兴趣区域推荐方法
文献摘要：
利用社交媒体用户的历史签到数据分析用户空间活动偏好实现用户兴趣区域推荐,在城市商业规划中起着重要作用,也为了解人们的城市生活和需求提供帮助.已有方法获得的ROI具有模糊性和多样性,无法给ROI赋予准确的地理描述信息,对用户来说可解释性不强.因此,本文提出了一种结合城市街区和签到数据的个性化兴趣区域推荐方法(CBCD),引入城市街区概念解决ROI边界模糊问题.首先,通过城市道路网生成城市街区,并将大规模签到数据映射到城市街区转换为区域签到;然后,基于区域签到对用户空间活动偏好和类别偏好分别进行个性化建模;最后,融合空间和类别活动偏好,向用户推荐其可能感兴趣的区域.在真实的数据集上进行试验,结果表明该方法具有较高的推荐精度,对用户感兴趣城市街区的挖掘和推荐具有一定的价值.
文献关键词：
兴趣区域;推荐;城市街区;基于位置的社交网络
中图分类号：
作者姓名：
刘纪平;张志然;杨超伟;徐胜华;陈才;仇阿根;张福浩
作者机构：
中国测绘科学研究院,北京 100830;西安石油大学地球科学与工程学院,陕西 西安 710065;乔治梅森大学时空创新中心,弗吉尼亚 费尔法克斯 22030;江苏海洋大学海洋技术与测绘学院,江苏连云港 222005
文献出处：
引用格式：
[1]刘纪平;张志然;杨超伟;徐胜华;陈才;仇阿根;张福浩-.城市街区和签到数据结合的个性化城市兴趣区域推荐方法)[J].测绘学报,2022(08):1797-1806
A类：
CBCD
B类：
城市街区,签到数据,数据结,兴趣区域,推荐方法,社交媒体用户,活动偏好,现用,用户兴趣,城市商业,解人,城市生活,ROI,模糊性,可解释性,入城,边界模糊,城市道路网,成城,数据映射,射到,类别偏好,个性化建模,向用,用户推荐,感兴趣,推荐精度,基于位置的社交网络
AB值：
0.306444
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