基于时序和距离的门控循环单元兴趣点推荐算法

摘要：

兴趣点推荐算法多数易受时间因素与地理位置因素的影响,造成兴趣点的相关文本信息具有不完整性和模糊性.从地理位置与时间相关性出发,提出基于时序和距离的门控循环单元兴趣点推荐算法.利用门控循环单元模型对时间序列和相关距离信息进行建模,提取用户访问兴趣点的偏好特征,并基于该特征对用户进行兴趣点推荐.在真实数据集上进行的实验结果表明,与传统循环神经网络算法相比,该算法能够覆盖用户访问兴趣点的长序列,推荐结果更具可靠性.

关键词：兴趣点推荐、深度学习、门控循环单元、地理位置、时间序列

所属期刊栏目：46

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金委员会-山西省人民政府煤基低碳联合基金;中国博士后科学基金特别项目

在线出版日期：2020-03-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：52-59