摘要:假如三个三个用户,用户的考虑的位置因素和非位置因素用和表示。比如分别是餐馆的价位,距离,道路拥挤程度,交通车费。寻找一个,是不是可以等同为寻找一个地点他的向量如与的所有用户最接近,也就是最小的
假如三个POI,p1,p2,p3
三个用户,q1,q2,q3
用户的考虑的位置因素和非位置因素用x1,x2,x3和x4表示。比如分别是餐馆的价位, 距离,道路拥挤程度,交通车费。
那么用户集Q = {q1,q2,q3}对MP的自定义意愿就可以这么表示:
-- | x1 | x2 | x3 | x4 |
---|---|---|---|---|
q1 | 1 | 2 | 3 | 2 |
q2 | 3 | 2 | 1 | 5 |
q3 | 1 | 0 | 4 | 2 |
而每个位置POI,有他的x1,x2,x3和x4的属性。
-- | p1 | p2 | p3 |
---|---|---|---|
x1 | 4 | 0 | 4 |
x2 | 2 | 3 | 1 |
x3 | 3 | 4 | 2 |
x3 | 1 | 1 | 2 |
寻找一个MP,是不是可以等同为寻找一个地点pi,他的向量(x1,x2,x3,x4)如p1(4,2,3,1)
与Q的所有用户最接近,也就是cos(piq1) + cos(piq2)+cos(piq3)最小的pi
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