【摘 要】
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用户-兴趣点签到数据的高度稀疏性让传统的推荐算法的推荐效果大打折扣。基于此,提出评论文本和图像语义信息融合的兴趣点推荐新算法。该算法同时考虑用户评论对评分数据的可
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.61572144);广东省省级科技计划项目(No.2016B030306002,No.2015B010110001,No.2017B030307002)
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用户-兴趣点签到数据的高度稀疏性让传统的推荐算法的推荐效果大打折扣。基于此,提出评论文本和图像语义信息融合的兴趣点推荐新算法。该算法同时考虑用户评论对评分数据的可解释性和图像语义信息对兴趣点外观的描述性,充分利用评论文本和图像数据辅助用户偏好特征和兴趣点属性特征的学习。使用神经网络抽取与用户和兴趣点相关的评论文本和图像语义特征,分别建模用户-文本语义特征关系、兴趣点-图像语义特征关系,将两种关系与用户-兴趣点评分矩阵进行融合,基于概率矩阵分解构建统一的推荐模型。在Yelp数据集上实验表明,该算法有效地缓解
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