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在基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)中，興趣點實時推薦數(shù)據(jù)和用戶簽到數(shù)據(jù)存在高稀疏性問題。提出一種基于時間效應(yīng)的混合推薦模型。通過用戶潛在興趣點數(shù)據(jù)模型計算用戶時間行為影響分數(shù)和地理位置影響分數(shù)，并用線性統(tǒng)模型進行處理，選取TopS個興趣點作為用戶的潛在興趣點。將用戶的潛在簽到記錄引入基于時間效應(yīng)的矩陣分解模型中，考慮時間差異性和連續(xù)性對推薦結(jié)果的影響，在此基礎(chǔ)上進行優(yōu)化求解，提出推薦策略。實驗結(jié)果表明，與LRT模型、UTE+SE模型相比，該模型的推薦效果較好，其準確率和召回率最高可達0.1034和0.1118。
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