【摘 要】
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随着基于活动的社交网络的迅速发展，活动推荐已成为一个重要的工具，帮助人们在线上发现有趣的活动，并在线下面对面地参与活动．但是，相对于传统的推荐系统，活动推荐面临着很多挑战．（1）
【机 构】
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数据工程与知识工程教育部重点实验室（中国人民大学）,中国人民大学信息学院,山东理工大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家重点研发计划(2016YFB1000702);国家基础研究发展计划(973)(2014CB340402);国家自然科学基金(61772537,61772536,61702522);中国人民大学科学研究基金(中央高校基本科研业务费专项资金资助)(15XNLQ06)~~
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随着基于活动的社交网络的迅速发展，活动推荐已成为一个重要的工具，帮助人们在线上发现有趣的活动，并在线下面对面地参与活动．但是，相对于传统的推荐系统，活动推荐面临着很多挑战．（1）用户只能参与很少的活动，这就导致一个非常稀疏的用户．活动矩阵；（2）用户对活动的响应是隐性反馈；（3）活动本身有生命周期，已经过期的活动不能再向用户推荐；（4）每天会有很多新的活动产生，需要及时向用户推荐．为了应对这些挑战，提出一个联合建模异构社交和内容信息的活动推荐模型．该模型可同时探索用户的线上和线下社交活动，并结合活动内容建
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