LBSN中基于并行图的协同过滤位置推荐算法研究的开题报告.docx

LBSN中基于并行图的协同过滤位置推荐算法研究的开题报告
一、选题意义
随着移动互联网的发展，LBSN（Location-BasedSocialNetwork）应运而生，成为人们日常生活中不可或缺的一部分。在这个网络中，用户通过上传自己的位置信息和社交关系生成的数据，为其他用户提供了极为丰富的推荐信息。因此，如何快速准确地推荐用户感兴趣的位置成为了一项重要的研究任务。
传统LBSN位置推荐算法多依赖于用户历史行为数据，如签到记录等。这种方法有两个主要问题：首先，用户的签到次数和地点可能很少，无法准确地描述用户的偏好；其次，由于签到数据完全基于用户自愿上传，可能无法真实记录用户的行为。因此，基于并行图的协同过滤位置推荐算法成为了近年来研究的热点之一，因其不依赖于用户行为历史记录，仅利用位置和社交关系数据来进行位置推荐。
二、研究目标及内容
本文旨在探究基于并行图的协同过滤位置推荐算法的作用和优化方式，研究内容包括以下几点：
1.基于并行图的位置推荐模型设计：设计一个基于并行图的模型，采用协同过滤的思想，能够在LBSN中实现准确的位置推荐。
2.并行图计算框架搭建：使用分布式计算模型，搭建并行图计算框架，可对大量的位置数据和社交关系数据进行高效计算，实现快速推荐。
3.数据预处理：对位置数据和社交关系数据进行预处理，例如对位置数据进行聚类和分类，对社交网络进行分析，从而能够对推荐系统提供更好的数据支撑，提高推荐准确度。
4.用户兴趣模型建立：通过对用户的位置和社交关系数据进行分析，建立用户兴趣模型，为推荐系统提供重要的数据依据。
5.推荐系统的优化：采用机器学习和深度学习等方法，优化推荐系统的性能，并对推荐结果进行实验和分析。
三、技术路线和方案
为了实现这些研究目标，本文设计了以下技术路线和方案：
1.采用分布式计算模型和并行图计算框架，对LBSN中的位置数据和社交关系数据进行地图化。
2.将用户的位置、社交关系、历史行为等数据作为模型输入，通过机器学习和深度学习等方法，建立用户兴趣模型，提高推荐准确度。
3.对位置数据进行聚类和分类，结合用户行为习惯，建立位置模型，以提升推荐系统的可靠性。
4.通过推荐系统的实验和分析，不断优化推荐算法，提高推荐准确度。
四、预期结果与价值
本文预期可以通过以下几点获得研究价值：
1.通过研究基于并行图的协同过滤推荐算法，了解推荐算法的原理和实现方式，为推荐算法的研究提供参考。
2.通过对LBSN的位置数据和社交关系数据进行分析，建立用户兴趣模型，提高推荐准确度。
3.通过对位置数据的聚类和分类，建立位置模型，提高推荐算法的可靠性和准确度。
4.设计适合大规模推荐的分布式计算框架，提高推荐系统的性能。
最终，本文能够为LBSN的位置推荐算法研究提供新的思路和研究方法，提高位置推荐的准确度和实时性，从而为社会和用户提供更好的服务。