基于用户轨迹数据的移动推荐系统研究

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近年来,随着移动智能设备的普及,移动社交网络方兴未艾,用户习惯和朋友分享自己的精彩经历,因此产生了大规模具有时空属性的用户轨迹数据.从狭义的角度来看,轨迹数据是指连续采样的GPS数据.从广义的角度来看,在时空域存在连续性的序列,都可以称作轨迹.例如:在社交网络上的用户签到序列就可以认为是粗粒度的轨迹数据.广义轨迹数据具有时空异构性、连续与离散并存、时空项目的层次性不明显和分类不明确等特点,但是相比于GPS轨迹数据,广义轨迹数据来源广泛,蕴含丰富的信息,这给传统的移动推荐系统带来了巨大的机遇.与此同时
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