《表1 数据集统计信息：LBSN中融合时空信息的连续兴趣点推荐》

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《LBSN中融合时空信息的连续兴趣点推荐》

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本文实验部分将在两个大规模数据集上验证算法的有效性，这两个数据集分别来自于两个典型LBSN（Foursquare和Gowalla）的真实签到数据，其中Foursquare的数据集[18]来自纽约市的签到数据，Gowalla数据集[19]中的用户和兴趣点分布于世界各地。在这两个数据集中，首先过滤掉少于25条签到记录的用户，然后每个数据集被分为两个不重叠的集合:将每个用户的签到记录按照签到时间的先后分为两部分，早期80%的签到记录作为训练集，剩下20%的签到记录作为测试集。两个数据集的统计信息如表1所示。