一种基于矩阵分解的上下文感知POI推荐算法

一种基于矩阵分解的上下文感知POI推荐算法基于矩阵分解的上下文感知POI推荐算法摘要：随着移动互联网的发展，位置信息日益丰富。在这样的背景下，POI（Point of Interest）推荐成为了一个

POI 一种基于矩阵分解的上下文感知推荐算法 基于矩阵分解的上下文感知POI推荐算法 摘要：随着移动互联网的发展，位置信息日益丰富。在这样的背景下，POI（Pointof Interest）推荐成为了一个重要的研究领域。为了提高推荐效果，许多研究工作引入了 上下文信息来辅助推荐算法。本文提出了一种基于矩阵分解的上下文感知POI推荐算 法，该算法可以有效地利用用户的位置、时间和社交关系等上下文信息。实验结果表 明，该算法能够显著提高推荐的准确性和效果。 1.引言 在移动互联网时代，越来越多的用户通过移动设备获取周围的信息。POI推荐成为了 用户获取周围事物的重要方式。然而，传统的推荐算法往往只考虑了用户的历史行 为，而忽略了用户的上下文信息。因此，很多研究工作开始关注如何利用上下文信息 来提高推荐的准确性和效果。 2.相关工作 在过去的几年中，许多学者提出了各种各样的上下文感知推荐算法。其中，基于矩阵 分解的方法被广泛应用于推荐系统中。这些方法通过将用户-POI评分矩阵分解为两个 低秩矩阵，从而能够捕捉到用户和POI之间的潜在关系。然而，这些方法通常只考虑 了用户的历史行为，而忽略了上下文信息。 3.算法设计 为了利用上下文信息提高推荐效果，本文提出了一种基于矩阵分解的上下文感知POI 推荐算法。具体而言，该算法包括以下几个步骤： (1)数据预处理：首先，我们从原始数据中提取出用户-POI评分矩阵，以及上下文信 息（包括位置、时间和社交关系等）。 (2)上下文加权矩阵分解：我们将上下文信息与用户-POI评分矩阵进行结合，得到加 权的矩阵。然后，我们将该矩阵分解为两个低秩矩阵，以捕捉到用户、POI和上下文 之间的潜在关系。 (3)推荐计算：利用矩阵分解得到的低秩矩阵，我们可以计算出用户对未访问过的POI 的兴趣度打分。然后，根据这些打分，我们可以为用户生成个性化的推荐结果。 4.实验评估