《表4 Foursquare数据集中不同N值下的推荐性能对比》

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《基于语义位置和区域划分的兴趣点推荐模型》

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本实验主要观察各种算法在不同的兴趣点推荐数量（topN）下的结果。将半径r和网格边长分别设为1 km、0.5 km，如图6～9所示，图中的横轴N代表了所推荐的兴趣点个数，纵轴precision@N和recall@N分别代表在不同推荐兴趣点数量时各推荐算法对应的准确率及召回率。实验中分别设置N=5、10、15、20，算法中的其余参数均设为满足算法性能最优化时的参数值。表4、5给出了各类算法在不同兴趣点推荐数量下准确率及召回率的比较结果。