[发明专利]一种基于位置社交网络的商家推荐的优化方法

摘要

本发明公开了一种基于位置社交网络的商家推荐的优化方法，在利用社交关系信息建模阶段，为了预测用户光顾商家的概率，将用户的所有对该商家评分过的好友作为用户的好友集合，采用基于用户的协同过滤的方法来预测商家对用户的吸引力，其中用户间相似度的计算采用余弦相似度来度量，即首先找出两个用户共同评分过的商家的评分向量，用这两向量之间的夹角来表示两用户之间的相似度。由于用户和商家的数量十分庞大，而用户往往只在很少的商家上有评分记录，这就导致了评分矩阵是非常稀疏的，导致无法准确地计算用户之间的相似度，从而影响推荐精度。本发明通过定义一个新的带有生活方式属性的相似度可以有助于进一步提高推荐的准确率。

主权项

一种基于位置社交网络的商家推荐的优化方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1、构建原多源信息融合模型CoSoLoRec，包含内容，社交和位置信息；步骤2、基于生活方式相似的社交关系信息进行建模，即在CoSoLoRec中社交关系信息建模阶段,采用基于用户的协同过滤的方法来预测商家对用户的吸引力，通过LDA算法引入带有生活方式属性的内容计算用户间的相似度；步骤3、采用余弦相似度进行度量；步骤4、采用改进的杰卡德相关系数进行度量。