一种基于位置社交网络融合多种情景信息的兴趣点推荐模型

针对现有位置社交网络兴趣点推荐的研究工作主要集中在挖掘兴趣点的情景信息:时间信息、地理位置和评论信息,其中评论信息对用户偏好的影响尚未充分研究的情况。为此,提出一个统一兴趣点推荐模型,融合了用户偏好模型和上述3种情景信息,其中对用户偏好建模采用基于签到次数的度量方法,同时对评论信息采用基于潜在狄利克雷分配主题模型来挖掘用户偏好。实验结果表明,该模型在推荐准确率等多种评价指标上都取得了更好的结果。     

基于社交和地理信息的兴趣点推荐

目前基于用户的协同过滤兴趣点推荐模型认为两个用户之间对彼此的影响是相同的；同时，在计算社交用户相似度时仅仅考虑了用户的朋友集合，未考虑用户住所的地理信息。针对上述问题，提出了一种融合用户、社会和地理信息的兴趣点推荐（Fuse Users、Social and Geographic，FUSG）模型。将非对称用户影响和PageRank算法融入到基于用户的协同过滤算法中，挖掘用户偏好对兴趣点推荐系统的影响；结合社交用户之间的居住距离和用户的共同好友计算用户之间的相似度；利用地理信息挖掘用户签到的地理特征；将改进的协同过滤算法、社交信息与地理信息融合成FUSG模型，进行兴趣点推荐。在真实的数据集上的实验结果表明，FUSG模型不仅能够缓解冷启动问题，且与其他模型相比具有更高的推荐结果。     

多特征融合的兴趣点推荐算法

基于位置社交网络的兴趣点推荐越来越受到工业界和学术界的关注。由于用户签到数据集的稀疏性以及签到地理位置的聚集性，使得目前的推荐算法效率普遍不高，特别是当用户外出到新的地点时，推荐效果更是急剧下降。因此本文提出了一种基于用户-区域-内容主题的多特征联合推荐算法（UCRTM），以隐主题模型为基础，在统一的框架下利用隐含因子关联性融合了用户的偏好、兴趣点的内容以及兴趣点所属地理区域主题等信息来进行推荐，使得用户无论身处何地，都能获得理想的推荐服务。本文在两种真实的数据集上进行了实验，结果表明该方法不仅能够克服数据的稀疏性以及弱语义性等问题，而且与其他方法相比具有更高的推荐准确率。     

LBSN中融合时空信息的连续兴趣点推荐

针对位置社交网络（location-based social networks,LBSN）中连续兴趣点（point-of-interest,POI）推荐系统面临的数据稀疏性、签到数据的隐式反馈属性、用户的个性化偏好等挑战,提出一种融合时空信息的连续兴趣点推荐算法。该算法将用户的签到行为建模为用户—当前兴趣点—下一个兴趣点—时间段的四阶张量,并利用LBSN中的地理信息定义用户访问兴趣点的地理距离偏好,最后采用BPR（Bayesian personalized ranking）标准优化目标函数。实验结果表明该算法相比其他先进的连续兴趣点推荐算法具有更好的推荐效果。     

LBSN中融合类别信息的混合推荐模型

针对基于位置的社交网络（Location-Based Social Network,LBSN）中用户签到数据的高稀疏性问题及用户隐私问题,提出了一种混合推荐模型（SoGeoCat）.首先,通过用户潜在兴趣点数据模型,学习用户的潜在兴趣点;其次,将用户的潜在兴趣点纳入融合类别信息的矩阵分解模型中并优化;最后,根据用户特征矩阵、兴趣点特征矩阵,提出推荐策略.基于Foursquare真实数据集,实验结果表明：（1）相比于其他几个推荐模型,该算法将用户的潜在兴趣点填充至用户-兴趣点矩阵中,可以有效地缓解数据稀疏性的影响;（2）该算法可保护用户家庭信息;（3）在推荐模型中纳入类别信息的影响能提高推荐效果.     

基于LBSN动态异构网络的时间感知兴趣点推荐

随着基于位置社交网络(Location-Based Social Network,LBSN)的快速发展,兴趣点(Point-Of-Interest,POI)推荐可以帮助人们发现有趣的并吸引人的位置。针对签到数据的稀疏性和用户兴趣的动态性等挑战性问题,提出了基于LBSN动态异构网络的时间感知兴趣点推荐算法。在LBSN异构网络模式中增加会话节点类型。通过动态元路径,在用户和兴趣点语义关系之间有效地融入时间信息、位置信息和社交信息等。设置了用户-兴趣点之间的动态元路径集,并提出了动态路径实例的偏好度计算方法。采用矩阵分解模型对不同动态偏好矩阵进行矩阵分解。根据不同动态元路径的用户特征矩阵和兴趣点特征矩阵,获取用户在目标时间访问兴趣点的推荐列表。实验结果表明,与其他兴趣点推荐方法相比,所提方法在兴趣点推荐精确度上取得了较好的推荐结果,具有良好的应用前景。     

一种基于语义位置和区域划分的兴趣点推荐模型的研究

在现阶段的兴趣点推荐模型与算法中,对于兴趣点间的连续过渡因素以及区域影响因素的考量较为忽视,导致推荐准确性的降低。基于此,本文设计了一种基于语义位置和区域划分的兴趣点推荐模型,对其中的算法展开了详细的介绍。利用真实数据集进行检测实验后,证实了该模型的有效性。     

融合地点影响力的兴趣点推荐算法

为解决兴趣点（POI）推荐不准确和效率低的问题,深入分析社交因素和地理位置因素的影响,提出了一种融合地点影响力的POI推荐算法。首先,为了解决签到数据稀疏的问题,将2-度好友引入协同过滤算法中构建了社交影响模型,通过计算经历和好友相似度获取2-度好友对用户的社交影响;其次,深入考虑地理位置因素对POI推荐影响,在对社交网络分析的基础上构造了地点影响力模型,通过PageRank算法发现用户影响力,结合POI被签到次数计算地点影响力,获取准确的整体位置偏好,并使用核密度估计方法对用户签到行为建模和获取个性化地理位置特征;最后,融合社交模型和地理位置模型提高推荐准确性,并通过构造POI推荐候选集来提高推荐效率。在Gowalla和Yelp签到数据集上实验,结果表明所提算法能够快速完成POI推荐,在准确率和召回率指标上明显优于融合时间因素的位置推荐（LRT）和融合地理社交因素的个性化位置推荐（iGSLR）算法。     

结合动态多类信息的兴趣点推荐

利用用户的历史签到数据的同时考虑用户的长期偏好和短期偏好已成为当今兴趣点（Point-of-Interest,POI）推荐的主流方法之一。然而,现有方法往往忽略了用户评论中隐含的用户偏好信息,忽视了不同用户在对长期偏好和短期偏好的依赖上所存在的差异性。针对上述局限,本文提出一种结合动态多类信息的兴趣点推荐方法DMGCR。首先,利用注意力机制捕获用户对不同兴趣点的关注程度,定量刻画用户对兴趣点的长期偏好。其次,将评论信息与已有的位置和类别信息相结合,并利用双向长短期记忆网络学习评论文本中隐含的语义特征,在捕获用户对兴趣点情感倾向的基础上准确刻画用户的短期偏好。最后,设计融合动态多类信息的用户偏好综合预测函数,实现下一个兴趣点推荐概率的定量计算。多个数据集上的实验结果验证了该方法在推荐性能上的有效性和优越性。     

基于用户长短期偏好及时空场景的下一个兴趣点推荐

在现实生活中,用户对兴趣点的偏好会受到时空场景的影响,用户希望获得匹配当前时间的推荐结果。由此,提出基于用户长短期偏好及时空场景的下一个兴趣点推荐模型。该模型围绕实时兴趣点推荐这一问题,从用户的长短期偏好两方面来挖掘用户的实时兴趣偏好。对于长期偏好,从历史数据中收集与当前时空场景最相关的信息。对于短期偏好,在序列影响的基础上考虑时间推移影响。在公开数据集上的实验结果证明了方法的有效性。     

基于位置社交网络的兴趣点推荐研究

兴趣点推荐是基于位置社交网络中的研究热点之一。首先对从Web of Science收集的兴趣点推荐研究文献进行了分析;然后分析了影响兴趣点推荐的多种因素,并在分析传统兴趣点推荐方法基础上重点从用户历史签到信息建模和用户社交生成信息提取两个方面对基于深度学习的兴趣点推荐方法进行了分析;最后,对未来可能提高兴趣点推荐效果的研究方向进行了展望。     

基于用户偏好特征挖掘的个性化推荐算法

为了提升社交网络个性化推荐能力,结合用户行为分布进行个性化推荐设计,文中提出基于用户行为特征挖掘的个性化推荐算法,构建社交网络的用户行为信息特征挖掘模型,采用显著数据分块检测方法对社交网络用户特征的行为信息进行融合处理,提取反映用户偏好的语义信息特征量。从情感、关键词和结构等方面根据用户行为特征组,结合模糊信息感知方法进行社交网络个性化推荐过程中的信息融合处理,在关联规则约束控制下,构建社交网络用户偏好特征的混合推荐模型,实现用户偏好特征挖掘,根据语义分布和用户的行为偏好实现社交网络的个性化信息推荐。仿真结果表明,采用所提方法进行社交网络个性化推荐的特征分辨能力较好,对用户行为特征的准确识别能力较强,提高了社交网络推荐输出的准确性。     

融合时空感知GRU和注意力的下一个地点推荐

针对循环神经网络（RNN）的门控循环单元（GRU）在进行地点推荐时没有考虑地点的时间和空间信息的影响,提出了融合时空感知的GRU模型。另外,对于签到序列中不相关的签到数据会产生噪声的问题,提出了融合时空感知的GRU和注意力的下一个地点推荐模型（ST-GRU+Attention）。首先,通过计算两个地点之间时间间隙和距离间隙,在GRU模型的基础上增加时间门和空间门,设置权重矩阵,控制时间信息和空间信息对推荐下一个地点的影响;然后,引入注意力机制,通过计算用户偏好的注意力权重得分,得到用户的注意力权重系数,获取用户的个性化偏好;最后,通过贝叶斯个性化排序（BPR）算法构造目标函数并学习模型参数。实验结果表明,与个性化马尔可夫链和用户位置受限的推荐方法（FPMC-LR）、基于个性化排名度量嵌入的推荐方法（PRME）和融合时间和空间的循环神经网络（ST-RNN）的推荐方法相比,ST-GRU+Attention的准确度有了较大的提高,其准确率（Precision）和召回率（Recall）两项指标比较优的ST-RNN算法分别提高了15.4%和17.1%。ST-GRU+Attention推荐方法可以有效地改善地点推荐的结果。     

基于组合类别空间的随机游走推荐算法

传统的类别驱动方法只考虑类别间的关联或是将其组织成扁平或层次结构，而项目和类别对应关系复杂，其他信息容易被忽略。针对这个问题提出基于组合类别空间的随机游走推荐算法，更好地组织了项目类别信息、缓解了数据稀疏。首先，建立一个用哈斯图表示的项目组合类别空间，将项目和类别复杂的一对多关系映射成一对一的简单关系，并表示用户上下层次、同层次及跨层次的项目类别间的跳转；接着，定义组合类别空间的语义关系及链接、偏好两种语义距离，更好地定性、定量描述用户动态偏好的变化；然后，结合组合类别空间上用户浏览图的语义关系、语义距离、用户行为跳转、跳转次数、时序、评分等各种信息，利用随机游走建立用户个性化类别偏好模型；最后，根据用户个性化偏好完成基于用户的协同过滤项目推荐。在MovieLens数据集上的实验显示，与基于用户的协同过滤（UCF）、基于类别关联的推荐模型（UBGC和GENC）相比，所提算法推荐的F1-score提高了6~9个百分点，平均绝对误差（MAE）减小了20%~30%；与基于类别层次潜在因子模型（CHLF）相比，所提算法推荐的F1-score提高了10%。实验结果表明，所提算法在排序推荐上优于传统基于类别的推荐算法。     

融合语义信息与注意力的图神经网络推荐算法

基于图神经网络的推荐算法通过从图中获取知识生成节点的特征表示,提高了推荐结果的可解释性.然而,随着推荐系统原始数据规模的不断扩大,大量包含语义信息的文本数据没有得到有效利用.同时图神经网络在融合图中邻居信息时没有区分关键节点,使得模型难以学习到高质量的实体特征,进而导致推荐质量下降.本文将图神经网络与语义模型相结合,提出一种融合语义信息与注意力的图神经网络推荐算法.该算法基于SpanBERT语义模型处理实体相关的文本信息,生成包含语义信息的特征嵌入,并将注意力机制引入到基于用户社交关系以及用户-项目交互的影响传播融合过程中,从而实现用户和项目两类实体特征的有效更新.在公开数据集上的对比实验结果表明,本文所提出的方法较现有基准方法在各项指标上均有所提升.