| 用户-兴趣点耦合关系的兴趣点推荐方法 |
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| 引用本文： | 孟祥福,齐雪月,张全贵,张霄雁,王丽.用户-兴趣点耦合关系的兴趣点推荐方法[J].智能系统学报,2021,16(2):228-236. |
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| 作者姓名： | 孟祥福 齐雪月 张全贵 张霄雁 王丽 |
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| 作者单位： | 辽宁工程技术大学 电子与信息工程学院，辽宁 葫芦岛 125105 |
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| 摘 要： | 在基于位置的社交网络(LBSNs)中，如何利用用户和兴趣点的属性（或特征）之间的耦合关系，为用户做出准确的兴趣点推荐是当前的研究热点。现有的矩阵分解推荐方法利用用户对兴趣点的评分进行推荐，但评级矩阵通常非常稀疏，并且没有考虑用户和兴趣点在各自属性方面的耦合关系。本文提出了一种基于深度神经网络的兴趣点推荐框架，首先采用K-means算法对兴趣点按地理位置进行聚类，使位置相近的兴趣点聚为一类；然后，构建一个卷积神经网络模型，用来学习用户和兴趣点在各自属性（如用户年龄与兴趣点位置之间）上的显式关联关系；同时，构建另外一个神经网络模型，模拟机器学习中的矩阵分解方法，根据用户的签到行为，深入挖掘用户与兴趣点之间的隐式关联关系。最后，将用户与兴趣点之间的显式和隐式关联关系进行集成，综合表征用户?兴趣点之间的耦合关系，然后将学习到的用户?兴趣点耦合关系输入到一个全连接网络中进行兴趣点推荐。本文所提出的模型在Yelp数据集上进行了评估，实验结果表明该模型在兴趣点推荐方面有较高的推荐准确性。
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| 关 键 词： | 兴趣点推荐 K-means 协同过滤 耦合关系 卷积神经网络 位置影响 数据挖掘 基于位置的社交网络 属性信息 |
A POI recommendation approach based on user-POI coupling relationships |
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| MENG Xiangfu,QI Xueyue,ZHANG Quangui,ZHANG Xiaoyan,WANG Li.A POI recommendation approach based on user-POI coupling relationships[J].CAAL Transactions on Intelligent Systems,2021,16(2):228-236. |
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| Authors: | MENG Xiangfu QI Xueyue ZHANG Quangui ZHANG Xiaoyan WANG Li |
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| Affiliation: | School of Electronic and Information Engineering, Liaoning Technical University, Huludao 125105, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | POI recommendation K-means collaborative filtering coupling relationships convolutional neural network location effect data mining location-based social network (LBSN) attribute information |
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