LBSN中融合信任与不信任关系的兴趣点推荐

朱敬华，明骞



LBSN中融合信任与不信任关系的兴趣点推荐

朱敬华，明骞

（黑龙江大学计算机科学与技术学院，黑龙江 哈尔滨 150080）

兴趣点（POI, point of interest）推荐是位置社交网络（LBSN, location-based social network）重要的个性化服务，广泛用于热门景点推荐和旅游线路规划等。传统的基于协同过滤的推荐算法根据用户相似性和位置相似性进行推荐，未考虑推荐用户与目标用户间的信任关系，而信任关系有助于提高推荐系统的准确性、顽健性和用户满意度。首先分析了信任与不信任关系的传播特征，然后给出了信任度的表示和计算方法，最后提出了融合用户相似性、地理位置相似性和信任关系的混合推荐模型。实验结果表明，与传统协同过滤推荐方法相比，融合信任关系的混合推荐方法显著提高了推荐结果的准确性和用户满意度。

位置社交网络；兴趣点推荐；协同过滤；信任关系

1 引言

近年来，随着智能手机的普及和移动互联网技术的飞速发展，人们使用智能终端来获取位置信息变得越来越方便、准确。基于位置的社交网络（LBSN, location-based social network）如Foursquare、Gowalla等逐渐兴起，且受到广大用户的喜爱[1]。与传统的社交网络相比，LBSN中引入了地理位置信息，用户可以对当前访问的餐厅、电影院等兴趣点（POI, point of interest）签到，并与好友分享位置等信息。LBSN中包含用户和兴趣点这2类节点，如图1所示。其中，1~4代表用户，1~6代表兴趣点，从用户指向兴趣点的有向边表示用户在该地点的签到行为。LBSN中主要包含3种关系：用户的友邻关系、用户与兴趣点的签到关系、兴趣点间的地理位置关系。……