《表2 数据集统计特性表：基于LBSN动态异构网络的时间感知兴趣点推荐》

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《基于LBSN动态异构网络的时间感知兴趣点推荐》

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本文选择了两种公开签到数据集进行算法测试，分别为Gowalla和Brightkite。这两个数据集都同时包含了用户信息、兴趣点信息、签到信息和时间信息等。首先对两个数据集进行预处理。把一天24小时划分为24个时隙，将数据的时间信息取整划分到24个时隙中。将每个数据集70%的数据作为训练集，剩余30%的数据作为测试集。两个数据集统计特性如表2所示。