【摘 要】
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利用位置社交网络中的签到数据和用户社交关系开展对连续兴趣点推荐问题的研究。本文利用非负矩阵分解技术,构建用户的社交信息模型,考虑用户隐性和显性社交关系,将社交网络
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利用位置社交网络中的签到数据和用户社交关系开展对连续兴趣点推荐问题的研究。本文利用非负矩阵分解技术,构建用户的社交信息模型,考虑用户隐性和显性社交关系,将社交网络图转化为低维特征向量;改进LSTM结构,提出融合社交信息的连续兴趣点推荐模型SLSTM,该模型共享非负矩阵分解技术训练的图顶点向量,实现了图结构数据和签到序列数据的有效融合。在Gowalla和BrightKite签到数据集上进行实验,结果表明SLSTM模型优于目前主流的连续兴趣点推荐算法。在Gowalla数据集上,SLSTM模型在Recall@1
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