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稀疏數(shù)據(jù)中基于高斯混合模型的位置推薦框架

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　　協(xié)同過濾和概率模型是位置推薦中的常用方法，但前者沒有考慮用戶的移動模式，后者也難以用于稀疏數(shù)據(jù)集。針對上述問題，面向稀疏數(shù)據(jù)構建基于高斯混合模型的位置推薦框架GMMSD。按時間段劃分用戶簽到的歷史數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)預處理獲取用戶一區(qū)域矩陣，并利用矩陣分解算法提高稀疏數(shù)據(jù)的推薦準確度，學習高斯混合模型以預測用戶出現(xiàn)在不同區(qū)域的概率分布，從而進行位置推薦。在真實數(shù)據(jù)集上的實驗結果表明，GMMSD可以有效提高稀疏數(shù)據(jù)中位置推薦的準確度。

稀疏數(shù)據(jù)中基于高斯混合模型的位置推薦框架

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