【摘 要】
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随着互联网的飞速发展,各类基于位置的社交网络(Location-based Social Network,LBSN)的应用越来越多。兴趣点推荐作为 LBSN场景下的关键应用,已成为近几年的研究热点。然而,
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随着互联网的飞速发展,各类基于位置的社交网络(Location-based Social Network,LBSN)的应用越来越多。兴趣点推荐作为 LBSN场景下的关键应用,已成为近几年的研究热点。然而,当前大部分研究工作仍有许多不足:1)现有知识嵌入方法难以捕获所有三元组的关联关系;2)当前利用上下文信息预测用户偏好的方法对某些重要信息的提取不足,难以生成准确的用户偏好,影响推荐结果;3)现有模型利用签到记录预测用户偏好,对签到记录稀疏的用户的推荐结果很差。针对上述问题,本文分别提出了对应的解决方法,并整合所有方法形成基于知识嵌入的深度学习网络(Knowledge Embedded Deep Learning Network,KDLN)。主要工作包括:(1)提出了一种新的知识表示方法,改进了基于翻译模型的知识表示算法的损失函数,解决现有翻译模型部分三元组得分不收敛的问题。在数据集上两种算法的对比表明,新算法具有更好的性能指标。(2)提出了基于时间间隔和签到次数嵌入的长短期记忆神经网络(Time Intercal and Frequecy based Long Short-Term Memory,TIFLSTM),考虑了签到时间远近和签到次数对用户偏好的影响,相比于传统长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)取得了更好的偏好预测结果。(3)针对用户出行数据少或出行数据缺失的情况,提出偏好融合算法,从用户相似兴趣爱好的好友中挖掘用户的偏好,解决了传统模型难以预测稀疏数据用户的问题。(4)针对不同的推荐需求,设计并实现推荐模块,并进行了测试。
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