【摘 要】
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随着移动设备的日益普及,积累了大量的用户签到兴趣点数据,用户签到的信息使下一兴趣点推荐成为近年来研究的热点问题.下一兴趣点推荐的准确性主要受到两方面的制约:一方面,签到数据稀疏性问题.当前研究者通过引入兴趣点的地理相关性或社交网络中的朋友评价信息来改善数据稀疏问题,但并不是所有兴趣点之间都存在强地理相关性,且社交网络中只存在少量用户对签到的兴趣点发表评论.另一方面,基于深度学习训练兴趣点签到序列存在梯度消失的问题.针对这些问题,提出融合区域与朋友影响的用户下一兴趣点推荐模型.首先,将兴趣点区域信息融入用户
【机 构】
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东北大学 计算机科学与工程学院,沈阳 110819
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随着移动设备的日益普及,积累了大量的用户签到兴趣点数据,用户签到的信息使下一兴趣点推荐成为近年来研究的热点问题.下一兴趣点推荐的准确性主要受到两方面的制约:一方面,签到数据稀疏性问题.当前研究者通过引入兴趣点的地理相关性或社交网络中的朋友评价信息来改善数据稀疏问题,但并不是所有兴趣点之间都存在强地理相关性,且社交网络中只存在少量用户对签到的兴趣点发表评论.另一方面,基于深度学习训练兴趣点签到序列存在梯度消失的问题.针对这些问题,提出融合区域与朋友影响的用户下一兴趣点推荐模型.首先,将兴趣点区域信息融入用户签到兴趣点序列中;其次,使用带有残差连接的神经网络模型对序列进行嵌入,避免梯度消失,提高模型收敛性;最后,融合朋友访问的兴趣点信息进行下一兴趣点推荐,进一步提高兴趣点推荐的准确性.实验数据表明,与其他推荐模型相比,提出的模型具有较高准确性.
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