【摘 要】
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兴趣点（Points of Interest,POI）推荐从用户的历史足迹中挖掘个人的潜在偏好,帮助人们在信息过载的时代快速筛选符合自身兴趣的POI。然而,随着人们所处场景的变化,他们的需求也在动态变化着。这就需要一个能够满足用户在不同时空下需求的个性化推荐模型。但是用户在访问自己活跃区域以外的地方时,可能会因为想体验当地风情而去访问与其本地偏好不一致的POI,这被称为异地用户的兴趣漂移现象。同时
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兴趣点（Points of Interest,POI）推荐从用户的历史足迹中挖掘个人的潜在偏好,帮助人们在信息过载的时代快速筛选符合自身兴趣的POI。然而,随着人们所处场景的变化,他们的需求也在动态变化着。这就需要一个能够满足用户在不同时空下需求的个性化推荐模型。但是用户在访问自己活跃区域以外的地方时,可能会因为想体验当地风情而去访问与其本地偏好不一致的POI,这被称为异地用户的兴趣漂移现象。同时,由于签到数据需要用户在真实世界中与POI交互,容易受到地理距离的限制,使得大部分POI推荐模型承载着严重的数据稀疏性问题。为了解决这些问题,本文主要研究了如何在下一个POI推荐问题中融合用户的本地偏好和异地偏好。本文的主要工作总结如下:（1）为了解决用户兴趣漂移问题,本文首先提出了一个深度神经网络的模型。模型分别建模了用户的本地偏好和异地偏好,并融合了基于区域的群众偏好。此外,该模型使用基于注意力的网络以自适应地整合所有被建模的用户偏好,以便依据时空上下文信息为用户进行合理的推荐。（2）为了进一步解决数据稀疏问题,本文提出了基于动态分组元学习的下一个POI推荐模型,使得模型可以快速适应拥有较少签到记录的冷启动用户。该模型集成了特定于用户的任务和特定于区域的任务,从而捕捉了区域粒度的用户个人偏好。（3）本文分别在Fousquare、Yelp和Gowalla数据集对异地推荐任务和冷启动用户推荐任务进行了相关的实验验证。结果表明,本文提出的模型在准确度和结果排序质量上均优于之前的推荐方法。
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