互联网应用系统已成为人们获取信息的平台,用户每;天与应用系统进行交互,产生大量的行为数据,为了使根据用户行为数据进行推荐的手段满足更多的推荐场景,解决信息过载的问题,从海量的信息数据中挖掘用户的兴趣点并给用户进行推送,以用户上网行为特征的推荐算法研究成为学术领域热点。依据用户实时签到产生的地理位置信息和用户行为上下文特征研究协同过滤算法,可以构建出一个在线上线下相结合的互联网领域的应用方案,并进行实验验证,有较好的准确度。
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