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。