Reliable Collaborative Filtering on Spatio-Temporal Privacy Data
المؤلفون المشاركون
Liu, Zhen
Meng, Huanyu
Ren, Shuang
Liu, Feng
المصدر
Security and Communication Networks
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-12-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Lots of multilayer information, such as the spatio-temporal privacy check-in data, is accumulated in the location-based social network (LBSN).
When using the collaborative filtering algorithm for LBSN location recommendation, one of the core issues is how to improve recommendation performance by combining the traditional algorithm with the multilayer information.
The existing approaches of collaborative filtering use only the sparse user-item rating matrix.
It entails high computational complexity and inaccurate results.
A novel collaborative filtering-based location recommendation algorithm called LGP-CF, which takes spatio-temporal privacy information into account, is proposed in this paper.
By mining the users check-in behavior pattern, the dataset is segmented semantically to reduce the data size that needs to be computed.
Then the clustering algorithm is used to obtain and narrow the set of similar users.
User-location bipartite graph is modeled using the filtered similar user set.
Then LGP-CF can quickly locate the location and trajectory of users through message propagation and aggregation over the graph.
Through calculating users similarity by spatio-temporal privacy data on the graph, we can finally calculate the rating of recommendable locations.
Experiments results on the physical clusters indicate that compared with the existing algorithms, the proposed LGP-CF algorithm can make recommendations more accurately.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Liu, Zhen& Meng, Huanyu& Ren, Shuang& Liu, Feng. 2017. Reliable Collaborative Filtering on Spatio-Temporal Privacy Data. Security and Communication Networks،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1203204
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Liu, Zhen…[et al.]. Reliable Collaborative Filtering on Spatio-Temporal Privacy Data. Security and Communication Networks No. 2017 (2017), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1203204
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Liu, Zhen& Meng, Huanyu& Ren, Shuang& Liu, Feng. Reliable Collaborative Filtering on Spatio-Temporal Privacy Data. Security and Communication Networks. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1203204
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1203204
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر