De lokaliseringsbaserade sociala nätverken (LBSN) gör det lättare för användarna att checka in sin nuvarande plats och dela den med andra användare. De samlade incheckningsuppgifterna kan användas till nytta för användarna genom att tillhandahålla personliga rekommendationer. I detta dokument föreslår vi en slumpmässig promenad baserad sammanhang-medveten kompis rekommendation algoritm (RWCFR). RWCFR tar hänsyn till det aktuella sammanhanget (dvs. aktuella sociala relationer, personliga preferenser och nuvarande plats) av användaren för att ge personliga rekommendationer. Vår LBSN-modell är en oriktad oviktad grafmodell som representerar användare, platser och deras relationer. Vi bygger en graf enligt användarens nuvarande sammanhang beroende på denna LBSN-modell. För att rangordna rekommendation poäng av användare för kompisrekommendation, en slumpmässig promenad med omstart metod används. Vi jämför RWCFR med popularitetsbaserade, vänbaserade och expertbaserade baslinjestrategier. Enligt resultaten, vår kompis rekommendation algoritm överträffar dessa metoder i alla tester.
Bagci m.fl. REF föreslog en slumpmässig promenad baserad contextaware kompis rekommendation algoritm (RWCFR).
Context-Aware Friend Recommendation for Location Based Social Networks using Random Walk
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}