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基于数据挖掘的移动位置兴趣点推荐系统的设计与实现的中期报告
一、研究背景与意义
移动互联网的发展，使得越来越多的人使用手机进行日常生活中的活动，如购物、旅行等。因此，推荐系统在移动应用中的重要性越来越受到重视。特别是在移动位置服务中，推荐系统可以通过挖掘用户的历史位置信息，提供个性化的位置兴趣点推荐，给用户带来更好的使用体验。
本文提出了一种基于数据挖掘的移动位置兴趣点推荐系统的设计与实现，旨在为移动应用提供更加智能和个性化的位置服务。
二、研究内容与方法
1.数据收集和预处理。使用GPS设备等技术获取用户在不同时间点的位置信息。通过数据预处理，将用户位置信息转化为有意义的数据，并提取出用户的兴趣点。
2.特征提取和选取。根据历史位置信息，提取出用户的特征向量。在这个过程中，需要考虑到位置、时间、用户类型等多个因素，并且需要进行特征选取，选择具有较高预测能力的特征变量。
3.模型构建与训练。根据提取出的特征向量，构建移动位置兴趣点推荐模型，并进行训练。本文考虑使用协同过滤和基于内容的推荐算法，对用户的兴趣点进行预测。
4.推荐结果展示。根据用户的实时位置信息和历史偏移信息，将用户推荐的位置兴趣点进行展示。本文考虑使用移动应用界面进行展示。
三、预期研究成果
本文预期完成以下工作：
1.完成基于数据挖掘的移动位置兴趣点推荐系统的设计与实现；
2.使用实际数据集，测试所构建的推荐算法的准确性和效率；
3.撰写论文，将所设计的移动位置兴趣点推荐系统的分析、设计和实现进行详细记录。
四、研究进展
1.完成数据收集和预处理工作。使用移动设备收集了用户的位置信息，并对数据进行预处理。
2.特征提取和选取工作正在进行中。正在考虑采用何种特征工程技术，以及如何选择具有较高预测能力的特征变量。
3.模型构建和训练工作还未开始。对机器学习算法进行研究，考虑使用何种算法来构建移动位置兴趣点推荐模型，并进行训练。
4.推荐结果展示工作还未开始。需要进行界面设计和展示效果测试。
五、参考文献
1.AshkanKhodabakhshiKhaligh,BahmanZamani,andAlirezaZarei.“ASystematicReviewofMobileLocation-basedRecommenderSystems.”JournalofAmbientIntelligenceandHumanizedComputing,vol.9,no.5,2018,pp.1565–1584.
2.FengQiu,WenjieLi,ZhishengHuang,andKeithC.C.Chan.“PersonalizedTravelPackageRecommendation.”ACMTransactionsonIntelligentSystemsandTechnology,vol.6,no.4,2015,articleno.49.
3.JingjingLi,PengCheng,andJianpingYin.“PersonalizedPointofInterestRecommendationwithTravelTimePrediction.”IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering,vol.29,no.11,2017,pp.2434–2447.