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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。
PDF3 months ago
TransTARec: 适应时间的翻译嵌入模型用于下一个 POI 推荐
本文提出了一种时间自适应的翻译嵌入模型（TransTARec）用于下一个 POI 推荐，该模型在单个组件中自然地结合了时间影响、顺序动态和用户偏好，并通过神经网络融合操作融合了用户偏好和时间影响。经过大量实验验证，TransTARec 展示
PDF3 months ago
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。
PDF8 months ago
联合三元组损失学习用于下一个新 POI 推荐
为了解决训练用户偏好时，用户 - 兴趣点矩阵的稀疏问题，我们提出了一个名为 JTLL 的 Joint Triplet Loss Learning 模块，通过用户历史访问序列计算附加训练样本，使用三元组损失来减少和增加 POI 和用户嵌入之间
PDF2 years ago
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
PDF3 years ago
AAAI使用分散式矩陣分解實現智能隱私保護推薦
提出一种去中心化的矩阵分解方法作为点 of interest 推荐的解决方案，该方法采用基于随机游走的分布式学习技术，可以显著地提高推荐的准确率和召回率。
PDF4 years ago
KDD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
PDF4 years ago
利用自注意力自编码器和邻居感知来推荐地点
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
PDF6 years ago
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。
PDF6 years ago