Nästa rekommendation från Interest (POI) har blivit en viktig uppgift för lokala sociala nätverk (LBSN). Tidigare insatser lider dock av den höga computational komplexiteten, förutom övergångsmönster mellan POI har inte studerats väl. I detta dokument föreslog vi ett tvåfaldigt tillvägagångssätt för nästa PoI-rekommendation. Först, den föredragna nästa kategori förutspås genom att använda en tredje-rank tensor optimerad genom en Listwise Bayesian Personalized Ranking (LBPR) metod. Speciellt introducerar vi två funktioner, nämligen PlackettLuce modell och korsentropi, för att generera sannolikheten för en rankinglista för bakre beräkning. Därefter rangordnas POI-kandidater som filtreras av den predikaterade kategorin baserat på det rumsliga inflytandet och kategorirankningens påverkan. Experimenten på två verkliga datauppsättningar visar de betydande förbättringarna av våra metoder över flera toppmoderna metoder.
Ref föreslog en rankning baserad geografisk faktoriseringsmetod.
Category-aware Next Point-of-Interest Recommendation via Listwise Bayesian Personalized Ranking
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}