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基于循环神经网络的实时偏好感知兴趣点推荐
被引量：
2
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作者
李勇
韩志媛
安敬民
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第12期3772-3777,共6页
鉴于现有兴趣点推荐方法未能充分考虑用户实时偏好的影响,提出一种利用循环神经网络学习用户实时偏好嵌入的兴趣点推荐方法。为建模用户实时偏好,通过融合地理信息和时间信息学习用户实时状态嵌入。考虑历史签到信息对用户偏好决策的影...
鉴于现有兴趣点推荐方法未能充分考虑用户实时偏好的影响,提出一种利用循环神经网络学习用户实时偏好嵌入的兴趣点推荐方法。为建模用户实时偏好,通过融合地理信息和时间信息学习用户实时状态嵌入。考虑历史签到信息对用户偏好决策的影响,基于矩阵分解技术开发一种组合兴趣点类别信息和用户社会信息的用户偏好嵌入表示。联合用户实时需求向量和历史偏好向量,使用一种基于注意力机制的循环神经网络框架实现用户实时兴趣点偏好的预测。经大量实验验证了所提用户实时偏好预测模型的可行性,较其它现有流行的方法,查准率和查全率分别提高了8.7%和8.3%。
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关键词
兴趣点推荐
用户实时偏好
历史偏好
循环神经网络
矩阵分解
上下文信息
注意力机制
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题名
基于循环神经网络的实时偏好感知兴趣点推荐
被引量：
2
1
作者
李勇
韩志媛
安敬民
机构
潍坊
学院
计算机工程
学院
潍坊医学院外国语学院
大连海事大学信息科学技术
学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第12期3772-3777,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61976032)。
文摘
鉴于现有兴趣点推荐方法未能充分考虑用户实时偏好的影响,提出一种利用循环神经网络学习用户实时偏好嵌入的兴趣点推荐方法。为建模用户实时偏好,通过融合地理信息和时间信息学习用户实时状态嵌入。考虑历史签到信息对用户偏好决策的影响,基于矩阵分解技术开发一种组合兴趣点类别信息和用户社会信息的用户偏好嵌入表示。联合用户实时需求向量和历史偏好向量,使用一种基于注意力机制的循环神经网络框架实现用户实时兴趣点偏好的预测。经大量实验验证了所提用户实时偏好预测模型的可行性,较其它现有流行的方法,查准率和查全率分别提高了8.7%和8.3%。
关键词
兴趣点推荐
用户实时偏好
历史偏好
循环神经网络
矩阵分解
上下文信息
注意力机制
Keywords
point-of-interest
user’s real-time preference
historical preference
recurrent neural network
matrix factorization
context information
attention mechanism
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于循环神经网络的实时偏好感知兴趣点推荐
李勇
韩志媛
安敬民
《计算机工程与设计》
北大核心
2023
2
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