Oct, 2020

STP-UDGAT: 用于下一个 POI 推荐的空间 - 时间 - 偏好用户维度图注意力网络

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TL;DR本研究使用新颖的探索 - 利用模型，提出使用 Spatial-Temporal-Preference User Dimensional Graph Attention Network (STP-UDGAT) 来同时为用户的个性化偏好和探索新的 POI 以及通过随机游走来寻找新的高阶 POI 邻居，以解决点 - of-Interest (POI) recommendation 的问题，并且在六个真实世界数据集上实验结果显示，该模型明显优于基准线和现有的方法。
point-of-interest recommendationrecurrent neural networkspatial-temporal-preferenceuser dimensional graph attention networkrandom walks
发现论文，激发创造
  • 建模双向时空依赖与用户动态偏好进行遗漏 POI 签到识别

    本文提出了一种 Bi-STDDP 模型，通过整合双向时空相关性和用户动态偏好识别具有缺失 POI 签到信息和时间的用户所访问的地点，结果在三个大规模真实世界数据集上表现出优于最先进方法的显著改进，并可扩展应用于 POI 推荐和位置预测任务。

    Dec, 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

  • 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

  • Where to Go Next: 一种用于下一个 POI 推荐的时空 LSTM 模型

    本文提出了一种基于 STLSTM 的方法来建模相继签到地点之间的时空关系，在四个真实数据集上的实验表明，该方法能够显著地优于现有的下一个兴趣点推荐方法。

    Jun, 2018

  • STAN: 基于时空关注机制的下一位置推荐网络

    提出了一种基于 Spatio-Temporal Attention Network (STAN) 的地点推荐方法，利用自注意层解决了现有模型中非相邻地点和非连续拜访贡献的问题，并通过可视化证明其比现有最先进的方法表现更好，可以更好地根据用户轨迹进行个性化的地点推荐

    Feb, 2021

  • 基于核方法的下一个兴趣点推荐子结构探索

    本研究提出了一种基于内核的图神经网络方法，用于下一个 POI 推荐，旨在协同考虑了地理和序列影响，具体地，该方法包括了一个地理模块和一个序列模块，并引入了一个一致性学习框架，提升了两个分离图形提取的跨模块信息交流。在两个真实世界的 LBSN 数据集上，详尽的实验结果展示了该方法相比现有技术的卓越性能。

    Oct, 2022

  • 基于话题增强记忆网络的个性化兴趣点推荐

    本论文提出了一种基于主题增强的记忆网络和地理模块相结合的深度架构，以及一种新的 POI 推荐算法，该算法可以捕获用户复杂的偏好和细粒度的用户 - POI 关系，具有良好的效果。

    May, 2019

  • 空间 - 时间城市知识图谱启用的出行模式预测

    本文利用空间 — 时间城市知识图谱中的移动轨迹，特定地点类别信息及时间信息，设计了一个模型，旨在解决基于知识图谱技术的用户的远期移动预测问题，提高了预测精确度。同时，对 POI 类别作为背景知识和辅助信息的实验结果表明，可帮助提升预测精度。

    Nov, 2021

  • DisenPOI: 点 - of-Interest 推荐中序列和地理影响的分离

    本篇论文提出了一种基于双图的 POI 推荐方法 DisenPOI，旨在通过利用顺序和地理关系、自我监督等手段，将这两种影响区分开来， 实现更好的 POI 推荐效果。

    Oct, 2022

  • 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