【摘 要】
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近年来,如何合理地利用用户历史签到信息对用户可能会去的兴趣点进行推荐成为推荐系统方向的热门课题之一。在基于位置社交网络的社交软件中,用户通过发表内容表达其对某地点的喜恶情况,因此历史签到数据可以反映用户的兴趣偏好。基于位置的社交网络产生的用户历史签到数据在总体上是稀疏的,并且缺少新用户的签到记录,这导致在历史记录中挖掘用户的签到偏好变得困难。因此,如何在用户历史签到数据中充分挖掘用户的行为特征以及
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近年来,如何合理地利用用户历史签到信息对用户可能会去的兴趣点进行推荐成为推荐系统方向的热门课题之一。在基于位置社交网络的社交软件中,用户通过发表内容表达其对某地点的喜恶情况,因此历史签到数据可以反映用户的兴趣偏好。基于位置的社交网络产生的用户历史签到数据在总体上是稀疏的,并且缺少新用户的签到记录,这导致在历史记录中挖掘用户的签到偏好变得困难。因此,如何在用户历史签到数据中充分挖掘用户的行为特征以及提高推荐准确性是目前需要解决的问题。为了解决上述问题,本文利用知识图谱和循环神经网络等相关理论展开研究。首先,针对现有的兴趣点推荐算法挖掘用户签到活动中的层次与逻辑信息不充分,以及数据存在稀疏性等问题,本文提出一种基于知识图谱的兴趣点推荐算法。该算法通过建立的LBSNs知识图谱全面利用签到数据集的辅助数据,消减数据稀疏性带来的影响;同时,该算法建立层传递机制,融合注意力机制和层次结构信息,以丰富用户和兴趣点的潜在语义信息,捕获用户签到活动中的逻辑与层次信息;再根据最后的用户偏好表示预测用户可能会访问的兴趣点的Top-K推荐列表。其次,针对已有的兴趣点推荐算法忽略时间空间影响因素,以及挖掘用户签到行为的时间空间特征不充分的问题,本文提出一种基于循环神经网络的兴趣点推荐算法。该算法根据用户签到记录建立用户签到序列,捕获用户签到行为的时空特征;该算法建立基于循环神经网络的编码器-解码器结构,用于捕获用户签到行为的长短期依赖,充分挖掘用户签到行为的时空特征偏好;再利用最后的用户时空特征偏好,获得用户可能会访问的兴趣点的Top-K推荐列表。最后,本文在两个真实的LBSNs数据集上进行实验对比和分析,评估本文所提的两个兴趣点推荐算法在预测用户可能访问的兴趣点列表上的性能。通过对比分析,证明本文所提算法在提高推荐质量上是有效的。
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