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融合时间和地理信息的兴趣点推荐研究
文献摘要：
在兴趣点推荐任务中,数据的严重稀疏性限制了模型的推荐性能,并且现有工作忽略了用户在不同时间段访问行为的差异性.针对上述问题,提出了 一种融合时间和地理信息的兴趣点推荐模型.该模型首先通过循环神经网络联合学习多种因素;然后利用地理关系模块捕获轨迹中的地理影响.最后,通过一个统一的框架,针对用户工作日和节假日的不同出行需求,推荐不同的访问地点.实验证明,所提模型在兴趣点推荐表现上优于现有模型.
文献关键词：
兴趣点推荐;位置社交网络;循环神经网络;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
赵薇;李建波;吕志强;董传浩
作者机构：
青岛大学计算机科学技术学院,山东青岛266071
文献出处：
引用格式：
[1]赵薇;李建波;吕志强;董传浩-.融合时间和地理信息的兴趣点推荐研究)[J].复杂系统与复杂性科学,2022(04):25-31,54
A类：
B类：
地理信息,兴趣点推荐,推荐任务,稀疏性,推荐性,不同时间段,访问行为,推荐模型,循环神经网络,联合学习,地理关系,地理影响,工作日,节假日,同出,出行需求,推荐表,现有模型,位置社交网络
AB值：
0.369545
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