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融合动态社会关系的下一个兴趣点推荐
1
作者
蒋昊伦
朱金侠
孟祥福
《计算机科学》
北大核心
2025年第S1期659-665,共7页
下一个兴趣点推荐现有的研究工作致力于通过整合用户偏好、序列行为以及时空上下文信息,优化推荐模型的准确性和实用性。尽管如此,当前的推荐策略仍面临着两大核心挑战:用户兴趣的动态性以及用户决策受其社会关系的影响。为了应对以上问...
下一个兴趣点推荐现有的研究工作致力于通过整合用户偏好、序列行为以及时空上下文信息,优化推荐模型的准确性和实用性。尽管如此,当前的推荐策略仍面临着两大核心挑战:用户兴趣的动态性以及用户决策受其社会关系的影响。为了应对以上问题,提出一种融合动态社会关系的下一个兴趣点推荐模型。模型首先利用自注意力网络模拟用户偏好的动态变化,对序列信息、时空信息以及动态社会关系进行集成建模;其次设计了两个并行的长/短期通道,分别捕获用户的动态偏好以及上下文相关的动态社会关系;然后通过多头自注意力机制有效建模用户任意两个历史签到行为之间的长依赖关系,自适应地分配对下一个兴趣点的贡献值;最后在模型预测层利用注意力机制权衡用户长/短期偏好以及用户对兴趣点固有兴趣对用户决策的影响。在Gowalla和Brightkite这两个真实公开的数据集上进行实验,结果表明所提模型的推荐效果优于当前的下一个兴趣点推荐算法。
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关键词
下一个兴趣点推荐
动态社会关系
用户
的动态
偏好
自注意力网络
用户长/短期偏好
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题名
融合动态社会关系的下一个兴趣点推荐
1
作者
蒋昊伦
朱金侠
孟祥福
机构
辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
辽宁工程技术大学软件学院
出处
《计算机科学》
北大核心
2025年第S1期659-665,共7页
基金
国家重点研发计划(2018YFB1402901)
国家自然科学基金(61772249)
辽宁省教育厅一般项目(LJ2019QL017)。
文摘
下一个兴趣点推荐现有的研究工作致力于通过整合用户偏好、序列行为以及时空上下文信息,优化推荐模型的准确性和实用性。尽管如此,当前的推荐策略仍面临着两大核心挑战:用户兴趣的动态性以及用户决策受其社会关系的影响。为了应对以上问题,提出一种融合动态社会关系的下一个兴趣点推荐模型。模型首先利用自注意力网络模拟用户偏好的动态变化,对序列信息、时空信息以及动态社会关系进行集成建模;其次设计了两个并行的长/短期通道,分别捕获用户的动态偏好以及上下文相关的动态社会关系;然后通过多头自注意力机制有效建模用户任意两个历史签到行为之间的长依赖关系,自适应地分配对下一个兴趣点的贡献值;最后在模型预测层利用注意力机制权衡用户长/短期偏好以及用户对兴趣点固有兴趣对用户决策的影响。在Gowalla和Brightkite这两个真实公开的数据集上进行实验,结果表明所提模型的推荐效果优于当前的下一个兴趣点推荐算法。
关键词
下一个兴趣点推荐
动态社会关系
用户
的动态
偏好
自注意力网络
用户长/短期偏好
Keywords
Next point-of-interest recommendations
Dynamic social relationships
User dynamic preferences
Self-attention networks
User long-term/short-term preferences
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合动态社会关系的下一个兴趣点推荐
蒋昊伦
朱金侠
孟祥福
《计算机科学》
北大核心
2025
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