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一种同时感知结构和偏好的路径推荐算法
1
作者
李建伏
李月
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第3期260-267,共8页
针对基于轨迹的路径推荐算法过度依赖用户出行偏好,而忽略路网的结构特征的问题,提出一种同时感知结构和偏好的路径推荐算法。基于A^(*)算法,通过多头自注意力机制和Node2vec将出行偏好和路网结构特征嵌入到每个节点的表示中;使用多层...
针对基于轨迹的路径推荐算法过度依赖用户出行偏好,而忽略路网的结构特征的问题,提出一种同时感知结构和偏好的路径推荐算法。基于A^(*)算法,通过多头自注意力机制和Node2vec将出行偏好和路网结构特征嵌入到每个节点的表示中;使用多层感知器对两个节点表示到它们之间的启发式代价h(·)的映射进行建模;依据h(·)启发式搜索符合用户偏好且最低代价的最优路径。实验结果表明,该方法在准确性和鲁棒性方面都优于其他路径推荐算法。
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关键词
路径推荐算法
出行偏好
A^(*)
算法
启发式搜索
多头自注意力机制
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题名
一种同时感知结构和偏好的路径推荐算法
1
作者
李建伏
李月
机构
中国民航大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2025年第3期260-267,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2020YFB1600101)
天津市教委科研计划项目(2020KJ024)
中国民航大学信息安全测评中心开放基金课题(ISECCA-202002)。
文摘
针对基于轨迹的路径推荐算法过度依赖用户出行偏好,而忽略路网的结构特征的问题,提出一种同时感知结构和偏好的路径推荐算法。基于A^(*)算法,通过多头自注意力机制和Node2vec将出行偏好和路网结构特征嵌入到每个节点的表示中;使用多层感知器对两个节点表示到它们之间的启发式代价h(·)的映射进行建模;依据h(·)启发式搜索符合用户偏好且最低代价的最优路径。实验结果表明,该方法在准确性和鲁棒性方面都优于其他路径推荐算法。
关键词
路径推荐算法
出行偏好
A^(*)
算法
启发式搜索
多头自注意力机制
Keywords
Route recommendation algorithm
Routing preference
A^(*)algorithm
Heuristic search
Multi-head self-attention
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种同时感知结构和偏好的路径推荐算法
李建伏
李月
《计算机应用与软件》
北大核心
2025
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