【摘 要】
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近年来，随着移动定位技术的发展和位置社交网络的日益普及，基于位置社交网络（Location Based Social Network，LB-SN）的位置推荐技术越来越受到人们的关注和重视，并在旅游推荐、位置
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近年来，随着移动定位技术的发展和位置社交网络的日益普及，基于位置社交网络（Location Based Social Network，LB-SN）的位置推荐技术越来越受到人们的关注和重视，并在旅游推荐、位置导航、广告推送等领域有着广泛的应用．目前大多数基于位置社交网络的位置推荐方法在用户偏好提取的过程中考虑因素过于单一，导致用户偏好提取不准确，而且未充分考虑社交网络中的用户间信任关系，造成推荐准确率不高．针对此问题，本文设计了特殊的用户偏好存储结构——分类层次偏好树来更加准确地提取个人偏好．在此过程中，本
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