学术论文

      基于交通网络数据优化的地理信息推荐系统

      Geographic information recommender system optimized by transportation network data

      摘要:
      针对目前上下文感知推荐系统主要研究方向为用户和系统,而没有结合实际交通网络位置特点进行研究的问题,本文提出了一种基于交通网络数据优化的地理信息推荐系统. 该系统在协同过滤推荐模型基础上结合交通网络数据的地理信息对推荐算法进行改进. 实验结果显示推荐质量获得明显提升.
      Abstract:
      In view of the problem that current context-aware recommender systems take users and systems as the main research di-rection and do not consider actual transportation network location characteristics, this article introduces a geographic information rec-ommender system optimized by transportation network data. The system combines with transportation network data of geographic infor-mation in the context-aware recommender system to optimize the recommended results. Experimental results show that the recommen-ded quality get improved significantly.
      Author: SHAO Kuo-yi BAN Xiao-juan WANG Xiao-kun LI Bin
      作者单位: 北京科技大学计算机与通信工程学院,北京,100083
      刊 名: 工程科学学报 ISTICEIPKU
      年,卷(期): 2015, 37(12)
      分类号: TP393
      机标分类号: G35 G25
      在线出版日期: 2016年2月23日
      基金项目: 国家自然科学基金资助项目