典型文献
基于实时事件侦测的兴趣点推荐系统研究
文献摘要：
[目的]结合实时事件、合适时机与兴趣点特性三个要素,建立一个基于实时事件侦测的兴趣点推荐系统.[方法]从大量具有地理标记的推文中侦测出实时事件,通过树状卷积神经网络来学习实时事件与时间感知信息的嵌入特征表示;从标注在兴趣点的文字评论与照片中抓取兴趣点的图文内容感知特征,并通过卷积神经网络学习兴趣点的图文特征向量;使用前K处召回率与排名倒数平均值两种度量指标,通过实验数据比较和评估不同推荐系统的效能.[结果]所提模型在排名倒数平均值(MRR)评估项目的推荐效能上比MP推荐模型提升8.9％,比NMF推荐模型提升57.1％.[局限]兴趣点固有特征仅考虑文字和图像特征,未考虑其他信息.[结论]所提基于实时事件侦测的兴趣点推荐模型比其他推荐方法具有更好的效果,在搜寻、运输和环境监控等基于位置的推荐服务中具有广阔的应用前景.
文献关键词：
实时事件;深度学习;矩阵分解;卷积神经网络;推荐系统
中图分类号：
作者姓名：
李治;孙锐;姚羽轩;李小欢
作者机构：
湖南机电职业技术学院信息工程学院 长沙410151;华侨大学现代应用统计与大数据研究中心 泉州362021;湖南大学信息科学与工程学院 长沙410082
文献出处：
引用格式：
[1]李治;孙锐;姚羽轩;李小欢-.基于实时事件侦测的兴趣点推荐系统研究)[J].数据分析与知识发现,2022(10):114-127
A类：
B类：
实时事件,侦测,兴趣点推荐,推荐系统,推文,树状,时间感知,感知信息,嵌入特征,特征表示,抓取,图文,感知特征,神经网络学习,特征向量,召回率,倒数,度量指标,数据比较,MRR,MP,推荐模型,NMF,固有特征,和图像,图像特征,推荐方法,搜寻,环境监控,推荐服务,矩阵分解
AB值：
0.303261
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