Next Point-of-Interest (POI) rekommendation är av stort värde för både plats-baserade tjänsteleverantörer och användare. Recurrent Neural Networks (RNN) har nyligen visat sig vara effektiva när det gäller sekventiella rekommendationer. Men befintliga RNN-lösningar tar sällan hänsyn till spatio-temporala intervaller mellan granncheckar, som är nödvändiga för att modellera användare check-in beteenden i nästa POI rekommendation. I detta dokument föreslår vi en ny variant av LSTM, ST-LSTM, som implementerar tidsgrindar och avståndsgrindar i LSTM för att fånga det spatiotemporala förhållandet mellan på varandra följande incheckningar. Specifikt är en tidsgrind och en distansgrind utformad för att styra kortsiktiga ränteuppdateringar, och en annan tidsgrind och distansgrind är utformad för att styra långsiktiga ränteuppdateringar. För att minska antalet parametrar och förbättra effektiviteten integrerar vi dessutom kopplat input och glömmer grindar med vår föreslagna modell. Slutligen utvärderar vi den föreslagna modellen med hjälp av fyra verkliga datauppsättningar från olika lokaliseringsbaserade sociala nätverk. Våra experimentella resultat visar att vår modell avsevärt överträffar de senaste metoderna för nästa POI-rekommendation.
För första gången 2018 tillämpade REF spatiotemporalt intervall på rekommendationen för nästa punkt och ST-LSTM föreslogs.
Where to Go Next: A Spatio-temporal LSTM model for Next POI Recommendation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}