基于位置社交网络的兴趣点组合推荐算法研究

摘要：

随着智能手机的普及和基于用户地理位置信息服务的增多,用户数据量呈爆发式增长,海量数据之间的稀疏性成为了限制基于位置社交网络(Location-Based Social Network,LBSN)的推荐系统性能的一个主要因素.基于此,文章提出了一个基于位置社交网络的兴趣点组合推荐模型(Geographical LightGCN,GLGCN),该模型由协作偏好模块和地理偏好模块两部分组成,其中,协作偏好模块使用图卷积网络深度挖掘用户和兴趣点的嵌入表示,获取用户的协作偏好;地理偏好模块结合兴趣点的相关性和用户轨迹,使用基于门控循环单元(Gate Recurrent Unit,GRU)的序列模型捕获用户的序列偏好.文章将两个模块的推荐分数以线性加权的方式进行组合,得到最终推荐结果.实验表明,相较于现有其他算法,文章提出的组合推荐算法具有更优秀的性能.

关键词：位置社交网络、组合推荐、协作偏好模块、地理偏好模块

所属期刊栏目：23

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金62272389

在线出版日期：2023-10-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：75-84