戴 琳,孟祥武,张玉洁,纪威宇

1(智能通信软件与多媒体北京市重点实验室(北京邮电大学),北京 100876)

2(北京邮电大学 计算机学院,北京 100876)

通讯作者:孟祥武,E-mail:mengxw@bupt.edu.cn

随着GPS 在手持设备的广泛应用,基于位置社交网络[1-5]的服务应运而生,并且已经达到了一种前所未有的水平.在基于位置社交网络的服务上,用户可以签到自己的位置,并分享自己的评价.推荐系统通过用户的这些隐式反馈(签到信息)和显式反馈(用户的评分和评论)挖掘用户的偏好,就可以为用户生成兴趣点推荐列表.这种基于位置社交网络的兴趣点推荐系统有很多,典型的包括美国最大的点评网站 Yelp(https://www.yelp.com/sf)、基于用户地理位置的手机服务网站 Foursquare(https://foursquare.com/)以及国内的大众点评(http://www.dianping.com/)等,这些网站通过分析用户签到及评论信息等,挖掘用户个性化偏好,为用户提供合适的选择,从而为用户带来便利,同时为商家带来可观的利益.本文所研究的餐馆推荐是兴趣点推荐中一个典型的应用.

餐馆推荐可以利用多种数据信息挖掘用户的饮食偏好,为用户生成餐馆推荐列表.从文献[6,7]可知:除了用户的显式反馈(评分、评论等)和隐式反馈(签到)直接反映了用户的偏好,还有以下因素也影响用户的餐馆选择:(1)时间上下文,在不同时间段用户的饮食偏好是不同的;(2)地理上下文,用户通常会选择活动区域附近的餐馆;(3)用户的人口统计信息,例如,不同年龄或不同性别的用户对于餐馆的需求是不同的,有的人看中服务,有的……