《表1 Foursquare和Gowalla数据集的统计》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《融合神经网络和泊松分解的兴趣点推荐算法》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

在Foursquare数据集中，所有签到都是在2010年8月至2011年7月在新加坡内进行的。Gowalla数据集的签到都是在2009年2月至2010年10月在美国加利福尼亚州和内华达州内进行。在这两个数据集中，在少于5个位置签到已被删除，一个用户应该至少访问5个不同的兴趣点。Foursquare数据集包含来自2 321个用户的5 596个位置的194 108个签到。Gowalla数据集包括来自5 000个用户的23 997个位置的242 172个签到。Foursquare和Gowalla数据集的稀疏度分别为99.18%和99.86%。显然，Foursquare和Gowalla数据集都非常稀疏。在Foursquare数据集中，每个用户平均签到45.57个位置。在Gowalla，每个用户平均签到了32.13个位置。Foursquare和Gowalla的具体统计数据如表1。