【摘 要】
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随着基于位置的社交网络的普及,地点推荐作为推荐系统的重要分支,在解决信息过载、提升用户体验、增加平台收益等方面的作用愈加明显。现有的地点推荐算法大多基于矩阵分解,
【机 构】
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天津市人民检察院,清华大学电子工程系
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随着基于位置的社交网络的普及,地点推荐作为推荐系统的重要分支,在解决信息过载、提升用户体验、增加平台收益等方面的作用愈加明显。现有的地点推荐算法大多基于矩阵分解,难以刻画用户和地点之间复杂的交互关系;此外,在基于位置的社交网络中,社交信息是建立用户画像的重要数据来源,如何融合社交信息辅助地点推荐成为亟待解决的问题。本文研究了基于深度神经网络的地点推荐解决方案,通过设计基于社交信息的新型采样方式和正则化损失函数,从两个角度融合社交信息。在两个真实世界数据集上的实验表明,本文提出的方案可以极大提升地点推荐的精
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