Uppgiften för nästa POI-rekommendation har studerats ingående under de senaste åren. Det är dock fortfarande svårt att utveckla en enhetlig rekommendationsram för att införliva flera faktorer som är förknippade med både POI och användare, på grund av att informationen är heterogen. Dessutom är effektiva mekanismer för att hantera kallstart och utrusta systemet med tolkningsbarhet också svåra frågor. Inspirerad av de senaste framgångarna för neurala nätverk på många områden, i detta dokument, presenterar vi en enkel men effektiv neurala nätverk ram för nästa POI rekommendation, som heter NEXT. NEXT är ett enhetligt ramverk för att lära sig den dolda avsikten med användarens nästa drag, genom att integrera olika faktorer på ett enhetligt sätt. I NEXT inkluderar vi metadatainformation och två typer av tidsmässiga sammanhang (t.ex. tidsintervall och besökstid). För att utnyttja sekventiella relationer och geografiskt inflytande föreslår vi att man använder DeepWalk, en inlärningsteknik för nätverksrepresentation, för att koda sådan kunskap. Vi utvärderar NEXT:s effektivitet mot toppmoderna alternativ och neurala nätverk baserade lösningar. Experimentella resultat över tre allmänt tillgängliga dataset visar att NEXT avsevärt överträffar utgångsvärdena i realtid i nästa POI-rekommendation. Ytterligare experiment visar NEXT:s överlägsenhet när det gäller att hantera kallstart. Ännu viktigare, vi visar att NEXT ger meningsfull förklaring av dimensionerna i dolda intention utrymme.
Z. Zhang m.fl. försökte lära användarens nästa rörelse intention och införlivade olika kontextuella faktorer för att förbättra nästa POI rekommendation REF.
NEXT: A Neural Network Framework for Next POI Recommendation
{'venue': 'Frontiers of Computer Science, 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}