Syftet med venue rekommendationssystem är att på ett effektivt sätt rangordna en lista över intressanta platser som användare bör besöka baserat på sin historiska feedback (t.ex. Kontroller). Sådana system används i allt högre grad av Locationbased Social Networks (LBSN) såsom Foursquare och Yelp för att förbättra deras användbarhet för användarna. På senare tid har olika RNN-arkitekturer föreslagits för att inkludera kontextuell information kopplad till användarens sekvens av kontroller (t.ex. Tid på dagen, plats för arenor) för att effektivt fånga användarnas dynamiska preferenser. Dessa arkitekturer utgår dock från att olika typer av sammanhang har en identisk inverkan på användarnas preferenser, vilket kanske inte håller i praktiken. Till exempel, en vanlig kontext som tiden på dagen - återspeglar användarens nuvarande kontextuella preferenser, medan en övergång sammanhang - såsom ett tidsintervall från deras senast besökta plats - indikerar en övergång effekt från tidigare beteende till framtida beteende. För att ta itu med dessa utmaningar föreslår vi en ny Contextual Attention Recurrent Architecture (CARA) som utnyttjar både sekvenser av feedback och kontextuell information i samband med sekvenserna för att fånga användarnas dynamiska preferenser. Vår föreslagna återkommande arkitektur består av två typer av gating mekanismer, nämligen 1) en kontextuell uppmärksamhetsport som kontrollerar inverkan av det vanliga sammanhanget på användarnas kontextuella preferenser och 2) en tids- och geo-baserad grind som styr inflytandet av det dolda tillståndet från den tidigare incheckningen baserat på övergångssammanhanget. Omfattande experiment på tre stora checkin- och ratingdatauppsättningar från kommersiella LBSN visar effektiviteten i vår föreslagna CARA-arkitektur genom att avsevärt överträffa många toppmoderna RNN-arkitekturer och faktoriseringsstrategier.
Dessutom, för att bättre fånga kontextuell information, Manotumruksa et al. I Ref föreslogs två gatingmekanismer, dvs. A Contextual Attention Gate (CAG) och Time- and Spatial-based Gates (TSG), som innehåller både tids- och geografisk information för rekommendationer.
A Contextual Attention Recurrent Architecture for Context-Aware Venue Recommendation
{'venue': "SIGIR '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}