免费论文：场所关系图片的社会化引荐

智能挪动摆设的日益普遍带来了挪动互联网络的迅猛兴盛，互联网络上含有场所消息的资源数目日益增加。怎样构造、处置和检索这类资源，变成第一次好店主挑拨。社会标明效劳，集聚了群众对资源的领会，为咱们处置该类挑拨供给了要害扶助。正文运用同声包括了场所消息和社会标明消息的图片动作接洽载体，环绕着用户、标签、图片、场所四个元素，运用引荐本领等数据发掘的本领，试验着将图片引荐给用户，为场所天生局面的文案大概浏览，同声向用户引荐场所，扶助用户赶快控制场所特性，创造潜伏爱好。正文所做的重要处事如次：(1)场所笔墨和图片大概浏览的天生在图片经纬度坐标汇合上，运用聚类的本领机动创造都会的热门地区。在热门地区内，归纳商量标签的运用频次、用户运用率和地区散布顺序，提出了测量热门地区内标签代办度的TagScore因变量。创造热门地区内标签之间的有向搜集，在此普通上提出TNT话题发掘算法。鉴于地区话题和标签代办度，天生场所的笔墨和图片预览。正文运用搜集到的Flickr如实数据对算法举行考证，试验截止证领会TagScore因变量的有理和灵验性，也表白与合流的LDA话题模子比拟，TNT本领功效更好。(2)鉴于标签的场所引荐提出了鉴于标签的TBRec场所引荐算法，对准TBRec算法在天性化引荐上力度不及的题目，提出了不妨测量用户标签权重的ATBRec算法。对准引荐体例中比拟罕见的数据稠密题目，提出了运用标签有向搜集对标签举行扩充的数据预处置战略。结果举行了试验比较，运用Item-based CF动作比较的基准，试验截止表白，过程标签扩充的ATBRec-E算法功效最佳。在之上两局部的接洽普通上，正文安排并实行了一个旅行自主原形体例——WhereToGo，该体例机动天生热门地区的笔墨和图片大概浏览，还为用户天性化地引荐场所。

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