Aug, 2023

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

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TL;DR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。
point-of-interest recommendersuser preference learningknowledge transfermeta-learning enhanced next poi recommendation frameworkcorrelation strategy
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

  • 提升下一个 POI 预测的效果：与遥感数据的空间和语义增强

    提出了一种基于深度学习的两步预测框架，通过丰富输入特征、引入遥感数据和构建 QR-P 图等方法来解决点兴趣预测中的挑战，并通过实证研究证明了该方法的优越性。

    Mar, 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

  • 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

  • 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

  • 基于位置的社交网络中兴趣点推荐调研

    本文通过对相关领域的系统梳理、探讨新特性和挑战、提出 POI 推荐的关键作用和具体分类，以及讨论目前数据集和可用的指标，揭示了 POI 推荐的现状、发展和未来方向。

    Jul, 2016