
大數(shù)據(jù)幫助尋找你感興趣的地點(diǎn)_數(shù)據(jù)分析師
當(dāng)我們來到一個陌生的城市,總是希望能夠盡快找到喜歡的地方。而當(dāng)我們在一個城市居住一段時間以后,也希望能夠在重復(fù)的生活娛樂場所之外,探索到一些新奇而又符合自己興趣的地方。在進(jìn)行地點(diǎn)推薦的時候,常見的協(xié)同過濾技術(shù)主要是推薦偏好相似的用戶常去的地點(diǎn),卻沒有考慮這些地點(diǎn)和目標(biāo)用戶之間距離可能很遠(yuǎn),并不方便前往。
而重要而又被所有以前的研究工作所忽略的一個特征是,當(dāng)人們經(jīng)常光顧一個地點(diǎn)而很少光顧這個地點(diǎn)周圍的其他地點(diǎn)的時候,那么他們就有可能對周圍的地點(diǎn)沒有任何興趣,而且這個不感興趣的程度和人們的光顧那個地點(diǎn)的次數(shù)是正相關(guān)的。也就是說,當(dāng)你注意到兩家緊鄰的餐館A和B,目標(biāo)用戶經(jīng)常去A而從不去B,那么即便很多去過A的其他用戶都常常光顧B,也不要輕易給目標(biāo)用戶推薦B,因?yàn)槿绻矚gB,不用你推薦,早就去了。
電子科技大學(xué),大數(shù)據(jù)研究中心,教育大數(shù)據(jù)研究所的連德富博士敏銳注意到了這些地理和興趣交織的復(fù)雜心理,提出了一個混合模型來無縫地結(jié)合協(xié)同過濾技術(shù)和地理建模技術(shù)。協(xié)同過濾可以幫助人們找到符合人們興趣的地點(diǎn),而地理建模技術(shù)可以過濾那些距離人們活動區(qū)域過遠(yuǎn)的地點(diǎn),并通過將位于常去地點(diǎn)附近又從未被光顧之處看作負(fù)例,來進(jìn)一步提高地點(diǎn)推薦被接納的可能性。這個混合方法不僅能夠大幅提高地點(diǎn)推薦的精確性,還能克服了人們訪問地點(diǎn)過少而導(dǎo)致數(shù)據(jù)過于稀疏的問題——數(shù)據(jù)稀疏是推薦技術(shù)面對的最為嚴(yán)峻的問題之一!
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