作者：林占国评价信息社交网络兴趣点推荐模型协同过滤算法
摘要：面对社交网络中兴趣点推荐精确度不足的问题,提出一种评价信息位置社交网络兴趣点推荐模型。首先分别基于评论内容和地理位置特征所建立的两种兴趣点推荐模型,其次将以上两种情景模型进行融合,构建一个位置社交网络兴趣点推荐模型,最后针对推荐模型中存在的问题,利用改进的协同过滤算法将其进行优化,提高推荐精确度。为验证该模型的有效性,利用本次研究的模型和一个传统兴趣点推荐模型进行推荐精确度实验。结果表明：与传统社交网络推荐模型相比,本模型的推荐精确度提高了12.25%。
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