Sep, 2018

利用自注意力自编码器和邻居感知来推荐地点

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TL;DR本文提出了一种基于自编码器的模型，即 SAE-NAD，用于学习非线性用户 - 地点关系，通过采用多维关注机制自适应地区分用户偏好程度，并通过 POI 嵌入与径向基函数内积相结合的方法实现在检查的 POI 的相似和附近邻居上使用户到达更高的可达性，并在三个真实世界数据集上进行了广泛的实验，证明了本模型的有效性。
location-based social networkspoi recommendationautoencoder-based modelself-attentive encoderneighbor-aware decoder
发现论文，激发创造
  • 基于上下文感知注意力的 POI 推荐数据增强方法

    本研究提出了一种基于注意力机制的序列生成模型 POI-Augmentation Seq2Seq (PA-Seq2Seq)，来解决缺失和不规则签到数据对模型性能的负面影响，以及学习用户历史中的时间相关性，以有效和高效地进行下一个位置推荐。通过在 Gowalla 和 Brightkite 两个真实世界的签到数据集上进行的广泛实验，证明了该方法的性能和有效性。

    Jun, 2021

  • 贝叶斯增强的多视图注意力网络用于鲁棒型兴趣点推荐

    考虑用户签到的不确定性因素，本研究提出了一个新的鲁棒的 POI 推荐问题，并提出了一种 Bayes 增强的多视图关注网络，以解决现有方法在不完整和嘈杂的签到数据下的推荐性能问题。

    Nov, 2023

  • 多关系模型赋能下一代 POI 推荐

    本文提出了一种名为 “MEMO” 的新型框架，该框架利用多网络表示学习模块有效利用异构关系，并采用耦合循环神经网络明确地融合了时间间隔内用户 - POI 相互影响，从而有效地解决了点 of 兴趣推荐中关系异质性的问题。

    Apr, 2022

  • 大型语言模型用于下一次兴趣点推荐

    利用预训练的大型语言模型处理 POI 推荐任务中的丰富背景信息，提出的框架在三个真实世界 LBSN 数据集上表现优于现有模型，有效解决了冷启动和短轨迹问题。

    Apr, 2024

  • 个性化 POI 推荐的关系嵌入

    研究了 POI（点 - of-interest）推荐系统中用户 - POI 数据稀疏性、时空上下文变化以及语义信息对推荐质量的影响，提出了一种基于转换关系嵌入和知识图谱嵌入技术的 POI 推荐模型并构建了基于用户 - POI 图的组合矩阵分解框架来增强动态个人兴趣的推理。实验证明该方法具有较好的推荐效果。

    Feb, 2020

  • 基于位置感知的旅游问答模块化双编码器

    通过使用预训练语言模型和训练空间编码器，本研究提出了一种稠密检索体系结构来回答真实世界旅游问题，其中问题和兴趣点的相关性是通过嵌入空间相似性来确定的。实验结果表明，该方法在真实世界旅游问答数据集上表现出色，并且在所有指标上优于之前的方法。

    Jan, 2024

  • 探索学生签到行为以改进兴趣点预测

    本文通过对普渡大学的 WiFi 访问日志进行分析，提出了基于异构图的方法来编码用户、兴趣点和活动之间的关联，进而联合学习顶点的嵌入表示，证明了基于娱乐数据的建模假设在更丰富的签到数据上效果显著降低。

    Sep, 2018

  • 元学习增强的下一个兴趣点推荐：利用辅助城市的签到记录

    通过元学习框架以及相关性策略，研究了从其他城市中提取的知识对用户偏好预测的影响，提出了一个新的元学习增强下一个感兴趣点（POI）推荐框架（MERec），并通过实验证实了其优越性。

    Aug, 2023

  • 图神经推荐的空间自回归编码

    本文提出了一种名为 SAC 的新型框架，它采用了一种新的空间自回归范式来充分利用邻居的接近性和高阶信息，同时还提出了邻居信息瓶颈来学习目标节点到邻居的预测任务的最小充分表示，并消除邻居的冗余，实验结果表明，在公共推荐数据集和某真实情境下的大型数据集 Douyin-Friend-Recommendation 上，SAC 方法优于现有的最先进的方法。

    May, 2022

  • 基于用户活动中心的社交影响力用于兴趣点推荐

    该论文使用矩阵分解技术将社交、地理和时间信息纳入推荐系统中，增加了友谊算法和活动中心，从而提高了 POI 推荐系统的性能。实验结果表明，该模型在真实世界数据集上优于现有技术，精确率提高了 31% 和 14%。

    Jan, 2022