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本发明属于计算机应用技术领域，公开了一种位置社交网络中邻近社区的检索方法，包括步骤1、位置社交网络的抽象；步骤2、初始化查询的待处理结点列表ListV；步骤3、搜索ListV中的一个结点p相应的区域；到结点列表ListC；步骤4、检查ListC中任意俩结点和p三点共圆的圆形区域是否包含k‑core社区(半径小于r)；将发现的k‑core社区添加至ListKC；步骤5、重复执行直至ListV为空或|ListKC|>k；步骤6、返回结果列表ListKC。本发明的结点按照距离排序以后，以后的查询中不需要检索所有社区，仅通过搜索结点周边部分区域即可确定一个结点是否为关键结点，进而快速的返回查询结果。

本发明公开了一种面向位置社交网络的兴趣点推荐方法，首先，通过在基于用户的协同过滤算法中，融入时间特征，得到基于时间特征和用户协同过滤的兴趣点评分；然后，将基于时间因素的兴趣点流行度的估算融入空间特征去，得到基于空间特征和兴趣点流行度特征的兴趣点评分；最后，将两个评分进行线性组合，得到用户对每个兴趣点的综合推荐评分，从而实现兴趣点推荐。本发明有助于提高推荐精确度，克服了传统的兴趣点推荐或应用基本的协同过滤方法、或在基本的协同过滤算法中引入空间特征，而忽视了时序和兴趣点流行度特征对推荐精确度的影响。