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基于位置的社会化网络推荐技术研究进展

焦旭, 肖迎元, 郑文广, 朱珂

焦旭, 肖迎元, 郑文广, 朱珂. 基于位置的社会化网络推荐技术研究进展[J]. 计算机研究与发展, 2018, 55(10): 2291-2306. DOI: 10.7544/issn1000-1239.2018.20170489
引用本文: 焦旭, 肖迎元, 郑文广, 朱珂. 基于位置的社会化网络推荐技术研究进展[J]. 计算机研究与发展, 2018, 55(10): 2291-2306. DOI: 10.7544/issn1000-1239.2018.20170489
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Jiao Xu, Xiao Yingyuan, Zheng Wenguang, Zhu Ke. Research Progress of Recommendation Technology in Location-Based Social Networks[J]. Journal of Computer Research and Development, 2018, 55(10): 2291-2306. DOI: 10.7544/issn1000-1239.2018.20170489
Citation: Jiao Xu, Xiao Yingyuan, Zheng Wenguang, Zhu Ke. Research Progress of Recommendation Technology in Location-Based Social Networks[J]. Journal of Computer Research and Development, 2018, 55(10): 2291-2306. DOI: 10.7544/issn1000-1239.2018.20170489
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焦旭, 肖迎元, 郑文广, 朱珂. 基于位置的社会化网络推荐技术研究进展[J]. 计算机研究与发展, 2018, 55(10): 2291-2306. CSTR: 32373.14.issn1000-1239.2018.20170489
引用本文: 焦旭, 肖迎元, 郑文广, 朱珂. 基于位置的社会化网络推荐技术研究进展[J]. 计算机研究与发展, 2018, 55(10): 2291-2306. CSTR: 32373.14.issn1000-1239.2018.20170489
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Jiao Xu, Xiao Yingyuan, Zheng Wenguang, Zhu Ke. Research Progress of Recommendation Technology in Location-Based Social Networks[J]. Journal of Computer Research and Development, 2018, 55(10): 2291-2306. CSTR: 32373.14.issn1000-1239.2018.20170489
Citation: Jiao Xu, Xiao Yingyuan, Zheng Wenguang, Zhu Ke. Research Progress of Recommendation Technology in Location-Based Social Networks[J]. Journal of Computer Research and Development, 2018, 55(10): 2291-2306. CSTR: 32373.14.issn1000-1239.2018.20170489
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基于位置的社会化网络推荐技术研究进展

  • 1(天津市智能计算及软件新技术重点实验室(天津理工大学) 天津 300384)

  • 2(计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室(天津理工大学) 天津 300384)

  • 3(天津外国语大学基础课教学部 天津 300204) (jiaoxu1999@sina.com)

基金项目: 国家自然科学基金重大研究计划项目(91646117)；国家自然科学基金项目(61170174，61702368)；天津市自然科学基金项目(17JCYBJC15200,18JCQNJC00700)；天津市科技重大专项与工程(15ZXZNCX00050)；天津市科技特派员项目(16JCTPJC53600)
详细信息

  • 中图分类号: TP181

Research Progress of Recommendation Technology in Location-Based Social Networks

  • 1(Tianjin Key Laboratory of Intelligence Computing and Novel Software Technology (Tianjin University of Technology), Tianjin 300384)

  • 2(Key Laboratory of Computer Vision and System (Tianjin University of Technology), Ministry of Education, Tianjin 300384)

  • 3(Faculty of Fundamental Courses, Tianjin Foreign Studies University, Tianjin 300204)

摘要

    摘要
  • 摘要: 随着移动互联网技术、定位技术和无线传感技术的飞速发展以及智能手机的不断普及，基于位置的社会化网络及其带来的应用服务应运而生并得到了迅速的发展.位置数据弥合了物理世界和数字世界之间的鸿沟，使得人们能够更深入地了解用户的偏好和行为.针对用户的兴趣所在，为用户提供基于位置的个性化推荐服务，已成为当前基于位置的社会化网络的一项重要服务，得到工业界和学术界的广泛重视，正成为推荐系统和社会化网络研究领域的一个新的研究热点.从推荐对象、推荐方法和评价方法3个方面对基于位置的社会化网络推荐技术进行概括、比较与分析；在此基础上，对这一研究领域未来可能的研究方向进行了总结与展望.
    Abstract: The rapid development of mobile Internet technology, positioning technology and wireless sensor technology has endowed the smart terminal more powerful features and applications. Location-based social networks (LBSNs) and its services have emerged and advanced rapidly. Location data both bridges the gap between the physical and digital worlds and enables deeper understanding of user preferences and behaviors. The location-based and personalized recommendation service in accordance with users’ interests has become dramatically vital in location-based social networks and has widely received attention in both academia and industry. Currently, it is becoming a new research hotspot in the field of recommendation system and social networks. In this paper, we aim at offering a literature review of the former contributions on this program and exploring the relations within the former achievements. We firstly discuss the new properties and challenges that location brings to recommendation systems for LBSNs. Then, we systematically introduce the location-based social network recommendation service from three aspects: the objective, methodology and the major methods for evaluating. We classify recommendation objectives into four categories: location recommendations, friend & companion recommendations, local expert discovery and activity recommendations. According to the use of data set types, location recommendations and friend & companion recommendations are classified. Finally, we point out the possible research directions of this area in the future and arrive at the conclusion of this survey.
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    1. 杜晓丽，李登峰. 基于大老板博弈的国际贸易物流区块链网络共识研究. 中国管理科学. 2024(04): 120-129 . 百度学术
    2. 徐吟歌，郑康宁，周鎏瑜. 基于共识机制的供应链金融信息共享合作博弈研究. 现代商业. 2024(18): 41-45 . 百度学术
    3. 杨朝东，关景火，米群，孙文军，张艳波，刘源淞. 基于区块链DPoS共识机制的三七溯源体系研究. 云南农业科技. 2024(05): 9-15 . 百度学术
    4. 王捷，葛丽娜，张桂芬. 区块链的激励机制权益证明共识算法改进方案. 郑州大学学报(工学版). 2023(05): 62-68 . 百度学术
    5. 谭春桥，杨慧娟，易文桃. 基于纳什谈判的共享经济区块链网络Po S共识传播博弈分析. 控制与决策. 2022(01): 219-229 . 百度学术
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    9. 何帅，黄襄念. 基于信誉授权的DPoS共识机制改进研究. 四川轻化工大学学报(自然科学版). 2022(03): 66-75 . 百度学术
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    11. 康海燕，邓婕. 区块链数据隐私保护研究综述. 山东大学学报(理学版). 2021(05): 92-110 . 百度学术
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    13. 何帅，黄襄念，刘谦博，江杨靖. DPoS区块链共识机制的改进研究. 计算机应用研究. 2021(12): 3551-3557 . 百度学术
    14. 孙晶，徐晓雅，赵会群. 基于PSO优化博弈的区块链共识算法. 计算机应用与软件. 2021(12): 251-261+340 . 百度学术
    15. 杨坤桥，王煜翔，郭兵，李强. 委托股权证明共识机制的改进研究. 计算机工程与应用. 2021(24): 107-114 . 百度学术
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    17. 李萌，武帅，谭建. 基于区块链技术的供应链金融平台优化设计. 信息技术与信息化. 2020(03): 95-97 . 百度学术
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    21. 连耿雄. 基于区块链的可信移动应用市场. 计算机与现代化. 2019(03): 58-61+67 . 百度学术

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  • 发布日期:  2018-09-30

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