吉林大学学报(工学版) ›› 2019, Vol. 49 ›› Issue (5): 1653-1660.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20181264

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基于K-means和矩阵分解的位置推荐算法

李宾1(),周旭2(),梅芳3,潘帅宁4   

  1. 1. 吉林大学 数学学院，长春 130012
    2. 吉林大学 公共计算机教学与研究中心，长春 130012
    3. 吉林大学 计算机科学与技术学院，长春 130012
    4. 华中科技大学 计算机科学与技术学院，武汉 430074
  • 收稿日期:2018-12-22 出版日期:2019-09-01 发布日期:2019-09-11
  • 通讯作者: 周旭 E-mail:lb@jlu.edu.cn;zhoux16@jlu.edu.cn
  • 作者简介:李宾(1960-),女,副教授.研究方向:算法分析与设计.E-mail:lb@jlu.edu.cn
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(61806083);吉林省科技厅优秀青年人才基金项目(20190103051JH);吉林省教育厅“十三五”科学技术项目(JJKH20190161KJ)

Location recommendation algorithm based on K-means and matrix factorization

Bin LI1(),Xu ZHOU2(),Fang MEI3,Shuai-ning PAN4   

  1. 1. College of Mathematics, Jilin University, Changchun 130012, China
    2. Center for Computer Fundamental Education, Jilin University, Changchun 130012, China
    3. College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012, China
    4. College of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China
  • Received:2018-12-22 Online:2019-09-01 Published:2019-09-11
  • Contact: Xu ZHOU E-mail:lb@jlu.edu.cn;zhoux16@jlu.edu.cn

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摘要：

采用矩阵分解方法为模型量化用户对未知位置的签到次数，利用改进的融合用户间签到和好友关系的相似度计算方法计算用户间的相似度，通过聚类方法将用户进行群组划分，最终提出结合聚类和矩阵分解的方法实现个性化位置推荐。相比于基于用户协同过滤和基于矩阵分解推荐算法，本文算法在位置推荐召回率和准确率上均有提高，同时，在推荐运行时间上也优于其他算法。

关键词: 计算机应用, 矩阵分解, K均值聚类, 位置推荐, 基于位置社交网络

Abstract:

In this paper, a novel POI recommendation algorithm based on clustering and matric factorization is proposed. The matrix factorization method is used to quantify the user's number of check-in for unknown location. The clustering method is used to divide the users into groups. In addition, the improved similarity calculation method is used to calculate the similarity among users. The experiment results on Yelp dataset show that the proposed method can improve the location recommendation recall rate and accuracy rate, demonstrating the better performance of our method compared to other methods.

Key words: computer application, matrix factorization, K-means clustering, location recommendation, location based social network

中图分类号: 

  • TP391.3

图1

基于位置的社交网络"

图2

CF和FCF算法的准确率对比结果"

图3

CF和FCF算法的召回率对比结果"

图4

CF和FCF的加权调和平均F值"

图5

Top-20下不同簇个数KMF的准确率结果"

图6

Top-20下不同簇个数KMF的召回率结果"

图7

Top-20下不同簇个数KMF的加权调和平均结果"

图8

MF、MFCF和KMF的准确率对比结果"

图9

MF、MFCF和KMF的召回率对比结果"

图10

MF、MFCF和KMF的加权调和平均对比结果"

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