【摘 要】
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近年来,随着基于位置的社交网络（Location Based Social Network,LBSN）移动应用的广泛使用,产生了海量带有地理信息的社交网络数据。对于这些数据,兴趣点推荐（Point of Interest,POI）快速发展,其作为典型的位置社交网络服务,通过挖掘用户的签到数据的活动偏好、生活模式等信息有效地建模用户的签到行为模式,为用户提供精准服务和个性化推荐,改善用户的生活体验。
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近年来,随着基于位置的社交网络（Location Based Social Network,LBSN）移动应用的广泛使用,产生了海量带有地理信息的社交网络数据。对于这些数据,兴趣点推荐（Point of Interest,POI）快速发展,其作为典型的位置社交网络服务,通过挖掘用户的签到数据的活动偏好、生活模式等信息有效地建模用户的签到行为模式,为用户提供精准服务和个性化推荐,改善用户的生活体验。然而,现有的兴趣点推荐方法尚未充分挖掘用户签到序列中的时空关系和长期依赖关系,且循环结构的计算依赖于整个时间序列的隐藏状态,难以充分捕获用户签到序列中的局部信息。针对以上问题,本文从POI推荐任务出发,以LBSN中用户签到数据为研究对象,通过构建时空关系图和LSTM-CNN模型开展了以下研究内容:（1）对用户签到行为进行分析。基于LBSN中的两个开源数据集,即微博（Microblog）和Foursquare,分别从时间和地理影响两个方面对用户签到数据集进行行为分析,通过一系列的数据预处理、统计方法和概率分析方法,得出用户的时空签到规律和行为轨迹模式,从而更好地建立用户个性化POI位置预测模型,为本文提出的POI位置推荐方法提供数据支持。（2）提出了融入地理影响的时空关系图嵌入的POI推荐方法。在引入时间间隔的基础上加入地理距离因素,将时间间隔和地理距离联合作为权重因子建立POI-POI间的时空关系图。然后,利用LINE嵌入模型将时空关系图嵌入到低维空间中,通过拼接用户历史签到POI序列向量获得用户连续签到的特征矩阵,将特征矩阵输入到LSTM算法中,从而建模用户连续签到行为,生成最终的推荐结果。（3）提出基于长短期记忆网络和卷积神经网络的POI推荐方法。该方法结合了CNN和LSTM的优点,将用户的原始特征矩阵发送到LSTM层,获取序列中整体的时空信息和上下文信息,然后将LSTM层的输出输入到CNN层,经过卷积和池化后,将特征串接,获取用户签到序列中的局部信息。最后利用Soft Max激活函数发送到全连接的神经网络进行分类,从而生成最终的预测结果。（4）本文基于Micro-blog和Foursquare两个数据集对所提方法进行实验验证和对比分析。实验结果表明,本文提出的POI推荐方法的性能更加优秀,具有较高的准确性和有效性。本论文有图21幅,表10个,参考文献104篇。
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