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稀疏數(shù)據中基于高斯混合模型的位置推薦框架

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  協(xié)同過濾和概率模型是位置推薦中的常用方法,但前者沒有考慮用戶的移動模式,后者也難以用于稀疏數(shù)據集。針對上述問題,面向稀疏數(shù)據構建基于高斯混合模型的位置推薦框架GMMSD。按時間段劃分用戶簽到的歷史數(shù)據,通過數(shù)據預處理獲取用戶一區(qū)域矩陣,并利用矩陣分解算法提高稀疏數(shù)據的推薦準確度,學習高斯混合模型以預測用戶出現(xiàn)在不同區(qū)域的概率分布,從而進行位置推薦。在真實數(shù)據集上的實驗結果表明,GMMSD可以有效提高稀疏數(shù)據中位置推薦的準確度。

稀疏數(shù)據中基于高斯混合模型的位置推薦框架

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