POI 2.1 POI POI ( ) ( ) ( 2 ) ; POI 1) POI POI POI ;POI POI Xx ij i 1 TOPSIS [11] TOPSIS POI POI j POI POI ( ) POI POI 2) 1 POI Fig.1 Proc

40 6 20156 GeoaticsadIforatioScieceofWuhaUiversity Vol.40No.6 Jue2015 DOI10.13203/j.whugis20130657 1671-8860(2015)06-0829-05 POI 1 2 1 1 1 1 1 450001 2 75711 510515 POI POI POI POI TOPSIS ;POI; ;TOPSIS P208 A [7] POI [1] (poitofiterest POI POI) POI [2] ; [3] 1) POI POI; [4] POI; [5] POI POI ; [6] POI POI POI POI [8] (techiquefororder POI POI preferece by siilarity to a idealsolutio POI TOPSIS) POI 3) [6] 1 POI 2) 2013-11-07 (41171353); 863 (2012AA12A404) E-ailhappyliweju@126.co

830 20156 2 POI 2.1 POI POI ( ) ( ) ( 2 ) ; POI 1) POI POI POI ;POI POI Xx ij i 1 TOPSIS [11] TOPSIS POI POI j POI POI ( ) POI POI 2) 1 POI Fig.1 ProcessoftheCotext-basedPOI PersoalizedRecoedatio yij i POI j [9] yij =x / 2 ij ( x i j ) 槡 POI (2 ;j=12 ) (1) 3) POI β j POIj POI POI POI 2.2 TOPSIS βj [10] TOPSIS (yijβj =1 (2) POI POI POI ω

40 6 POI 831 2 TOPSIS Fig.2 Algorith ProcessfortheIprovedTOPSISRecoedatioCosiderigServiceUtilities 7) (1) (2) POI x i β i β i [01] β i 1 POI x i (r ij ) r ij u j x i c i = d- i (10) di + +di - if(ω)= [(r ij -β i )ωj ]2 = j=1 (r ij -β ) 2 i ω 2 j j=1 ωj 0j ωj =1 (3) j=1 (3) POI ωj 1 = ωj j=1 1 2 (r ij -β ) i (r ij -β i ) 2 (4) POI ( ) () POI v - = ax{(iv ij j J 1 )(axv ij j J 2 )} (6) (7) 6) POI 3 3.1 TOPSIS A B A POI B 4) POI POI POI (root-ea- [8] POI squareerorrmse) POI ( ) w 1y11 w 2y12 w y1 熿燄 POI w 1y21 w 2y21 w y2 v= (v ij ) = ( i) w 1y1 w 2y2 燀 w y 燅 (5) 1 5) 1 B POI ( ) POI Tab.1 A LocalAtributeTableforPOIPre-processig v + ofhotelsicityb = ax{(axv ij j J 1 )(iv ij j J 2 )} ( k) /% /% /% / / /i POI1 98 95 98 60 9.5 19 POI2 95 99 99 80 14 30 POI3 93 92 94 55 12 20 POI4 90 90 93 65 8 18 POI5 96 88 92 58 10 24 POI6 88 90 93 45 16 36 di + = { (v ij -v +) 2 j } 1/2 (8) di - = { (v ij -v -) 2 j } 1/2 (9) Y A POI

832 20156 POI ω= (0.1436 0.14750.20160.19730.12650.1835) β= (0.15250.1583 0.19510.18130.13590.1769) V = 熿 0.0615 0.0619 0.0850 0.0778 0.0581 0.0882 燄 0.0596 0.0645 0.0859 0.0583 0.0394 0.0559 0.0584 0.0600 0.0815 0.0848 0.0459 0.0839 0.0565 0.0586 0.0807 0.0718 0.0689 0.0933 0.0603 0.0573 0.0798 0.0802 0.0551 0.0698 燀 0.0552 0.0586 0.0807 0.1035 0.0345 0. 0466 燅 POI V + = (0.06150.06450.08590.10350.0689 ) V - = (0.055 20.057 30.079 80.058 3 0.0345 ) POI d + 1 =0.0285d - 1 =0.0525 C 1=0.665C 2=0.184 POI {POI1 POI4POI3POI5POI6POI2} POI POI1 POI4 POI3 POI 3.2 3 POI (ui) u Fig.3 VisualizatioEfectofPOIRecoedatio i pui u i qui RMSE RMSE 槡 2 (pui -qui) 4 POI (ui) T RMSE = (11) Test TOPSIS B POI C 10 POI {10.002.778.999.687.656.53} POI {9.80 POI 4.509.009.205.006.00} RMSE POI POI 0.542 POI TOPSIS POI POI POI 3 96.8% [1] WagJiayao.DevelopetTredsofCartography adgeographiciforatioegieerig [J].Acta GeodaeticaetCartographica Siica201039(2)

40 6 POI 833 115-119(. Orgaizatio Methodad VisualizatioStrategyof [J]. 201039(2)115-119) [2] MacAoidhEMcArdleGPetitMetal.Persoal- izatioi AdaptiveadIteractiveGIS[J].Aals of GIS200915(1)23-33 [3] Rodriguez-Sachez M CMartiez-RooJBorro- eosetal.gatplatforforautoaticco- text-awaremobileservicesfor-touris[j].ex- pertsystes with Applicatios201340(10) 4154-4163 workforcloud-basedpoisearchadtripplaig Systes[C].IteratioalCofereceo Orage TechologiesTaiaChia2013 [5] LiuJiagtaoDu QigyuPegZifeg.Studyo UserPrefereceMiig MethodsiSDIIforatio Services[J].GeoaticsadIforatio Scieceof Wuha Uiversity201338(3)329-333(.SDI er-verlagpress1981 [J]. 201338 (3)329-333) [6] YuChagbiHu QiaoReFuetal.Iforatio [4] YigJCLuE HHuagC Metal.A Frae- POIBasedoB/SStructure[J].GeoaticsadI- foratio Scieceof Wuha Uiversity201237 (2)233-236(. B/S POI [J]. 201237(2)233-236) bile Coputig Research[R].Techical Report TR2000-381 Departet of Coputer Sciece DartouthColege2000 [8] XiagLiag.RecoededSyste Practice[M]. BeijigPosts & Teleco Press2012(. [M]. 2012) [9] Blag M.EcooicTheoryiRetrospect[M].5th [7] CheGKotzD.A SurveyofCotext-aware Mo- ed.cabridgethepresssydicateoftheuiver- sityofcabridge1997 [10]HwagCLYooK P.MultipleDecisio Makig cisio-akiguderfuzzyeviroet[j].fuzzy Setsad Systes2000114(1)1-9 A MethodofCotext-basedPOIPersoalizedRecoedatio LI Wei 12 CHEN Yufe 1 LI Meg 1 QIAN Ligtao 1 FANG Xiao 1 1 IstituteofSurveyigad MappigIforatioEgieerigUiversityZhegzhou450001Chia 2 75711TroopsGuagzhou510515Chia MethodsadApplicatios[M].New YorkSprig- [11]CheCT.ExtesiosoftheTOPSISforGroupDe- AbstractIordertoachievepersoalizedaditeligetializedPOIrecoedatiosfor Web aps adadaptservicestotheusers diferetrequireetswediscussthecotextfactorsofpoiperso- alizedrecoedatiosadaalyzeultidiesioalcotextswhichcaifluecethepersoaleeds ofusers.othebasisofresearchcocerigthecotext-basedethodsadprocessforpoireco- edatiosaiprovedalgorithfortopsispersoalizedrecoedatioiwhichtheutilityof theserviceistakeitocosideratioisproposed.ithisstudydiscussiosfocusothetreatet strategyforultidiesioalcotexts(suchasgeographicspaceadtie)iarecoedatioalgo- rith.aexperietdeostratesthatthealgorithisfeasibileadvalidwhegeeratigreco- edatioresults. Keywordspersoalizatio;POI;cotext;TOPSISalgorith FirstauthorLIWeiPhDcadidatespecializesispatialkowledgeapapdesigadvisualizatio.E-ailhappyliweju@126.co FoudatiosupportThe NatioalNaturalScieceFoudatioofChiaNo.41171353;the Natioal863 Progra ofchiano. 2012AA12A404.