基于签到数据的短时间体验式路线搜索
路线搜索已经广泛地应用于基于位置的服务和旅游路线推荐等领域.现有的关于路线搜索的研究,通常只考虑景点之间路线的流行程度与用户的需求,因此提供的推荐路线并未考虑景点类别的丰富性,存在类别重复的现象.为了能使用户在短时间内体验所在地区不同类别特色的景点,增强旅游体验效果,文中提出一种新的路线搜索:短时间体验式路线搜索(SERS).该路线搜索方法根据用户给定的查询位置Vs、旅行时间限定t以及用户对景点类别选择的集合uc,找到一条非重复多类别且收益最大化的最优景点访问路线.为了有效处理SERS,提出一种预计算结点收益上界值的优化策略,设计了两种优化搜索算法:单收益上界剪枝搜索算法(SUB)和多收益上界剪枝搜索算法(MUB).优化的搜索算法利用收益上界值剪掉了不可能产生结果的分枝,提高了搜索效率.利用Gowalla和Foursquare社交网站真实的签到数据集进行了充分实验,评估了所提出的算法在不同参数设置下的搜索效率,验证了算法的有效性.
数据查询 短时间体验式路线搜索 签到数据 优化算法
宋晓宇 许鸿斐 孙焕良 刘俊岭
沈阳建筑大学信息与控制工程学院 沈阳 110168 沈阳建筑大学信息与控制工程学院 沈阳 110168;东北大学信息科学与控制学院 沈阳 110004
国内会议
哈尔滨
中文
1693-1703
2013-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）