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基于LBSN的个性化推荐技术研究的开题报告
一、研究背景
随着移动互联网和智能手机的普及，越来越多的人开始使用基于位置的社交网络（LBSN）应用，如微博、陌陌和微信，他们可以通过这些应用分享自己的位置信息、浏览周围的地点、与附近的人互动等。这些LBSN应用每天都会产生大量的位置数据，包括位置坐标、时间和用户行为等。这些数据成为了各种推荐系统的重要来源，LBSN推荐系统因为能够分析用户位置信息和行为数据，并结合社交网络分析用户关系，成为了最具有前景的推荐技术之一。
二、研究意义
由于LBSN推荐系统可以结合用户位置、兴趣和行为数据，能够更好地反映用户的真实需求和喜好。因此，LBSN推荐系统具有更精确和个性化的推荐效果，可以为用户提供更好的用户体验和服务质量。同时，与传统的基于内容的推荐系统不同，LBSN推荐系统可以为用户提供更加多样化和实时的推荐服务，因此，在实际应用中有着广泛的应用前景。
三、研究内容
该研究的主要内容如下：
1、对LBSN推荐系统的相关研究进行调研和分析，包括关键技术和方法的研究，各类LBSN推荐系统算法和模型的比较和评估。
2、结合用户位置信息和行为数据，提出一种基于LBSN的个性化推荐算法模型。研究如何通过用户的位置、偏好、行为等多维度数据对用户进行建模和分析，同时提高推荐的可解释性和效果。
3、实现并实验验证提出的模型，在包括餐厅、景点、商店等在内的不同类型场景下进行测试，检验模型的准确度和效率，并探索模型可行性和应用价值。
四、研究方法
本研究采用了如下的研究方法：
1、文献调研和阅读，对LBSN推荐系统的现状和发展进行了深入分析和研究，包括已有的算法模型、研究成果、应用案例等。
2、通过收集和分析用户的位置信息和行为数据，对用户进行建模和分析，结合统计学方法和机器学习技术进行数据分析和挖掘。
3、基于分析和挖掘结果，提出一种新的基于LBSN的个性化推荐算法模型，并使用实际数据集进行测试和验证。
五、研究预期结果
预期的研究结果如下：
1、对目前LBSN推荐系统的现状和发展进行了深入分析和研究，总结了当前热门的算法和方法，并探讨了未来的发展方向和趋势。
2、提出了一种基于LBSN的个性化推荐算法模型，该模型可以更加准确和有效地反映用户的需求、兴趣和行为，提高了推荐的可解释性和效果。
3、在实际应用场景中测试了提出的算法模型，在不同类型的LBSN应用中都表现出了良好的效果和性能，证明了模型的有效性和可行性。