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论文类型：期刊论文

发表时间：2017-04-15

发表刊物：计算机应用与软件

卷号：34

期号：4

页面范围：265-271,315

ISSN号：1000-386X

关键字：搭乘共享;个性化推荐;基于位置的社会化网络;TF-IDF

摘要：在汽车、住宿等服务行业中,与共享服务配套的个性化推荐方法的研究不足,降低了用户体检.以搭乘共享问题为例,考虑位置、社交、费用三方面因素,提出URLP(Users Recommendation Based on LBSNs and Payment)方法为用户推荐长期合作对象.该方法首先基于用户行为矩阵计算车主与乘客的位置相似度,其次通过历史交易数据学习建立基于位置的社交信任网络,然后根据近期交易记录拟合用户的车费偏好函数,最后综合三类因素的影响自适应地产生推荐列表.实验结果表明URLP方法具有良好的准确率.虽然URLP方法以汽车共享为例提出,但方法同样可被应用于众包快递和配送等领域.