Att rekommendera en punkt av intresse (POI) en användare kommer att besöka nästa baserat på temporal och rumslig kontextinformation är en viktig uppgift i mobila-baserade applikationer. Nyligen har flera rekommendationsmodeller för POI baserade på konventionella modeller för sekventiell datamodellering föreslagits. Sådana modeller fokuserar dock endast på en användares kontrollsekvensinformation och det fysiska avståndet mellan POI. Dessutom utnyttjar de inte egenskaperna hos POI eller sambanden mellan POI. För att ta itu med detta problem, föreslår vi CAPE, den första innehållsmedvetna POI inbäddning modell som använder textinnehåll som ger information om egenskaperna hos en POI. CAPE består av ett check-in sammanhangsskikt och ett textinnehållsskikt. Incheckningskontextskiktet fångar POI:s geografiska påverkan från en användares incheckningssekvens, medan textinnehållsskiktet fångar POI:s egenskaper från textinnehållet. För att validera effekten av CAPE konstruerade vi en storskalig POI-datauppsättning. I den experimentella utvärderingen visar vi att prestandan hos de befintliga POI-rekommendationerna kan förbättras avsevärt genom att helt enkelt tillämpa CAPE på modellerna.
Chang och Al. REF föreslog också en inbäddad metod, kallad Content-Aware Hierarchical Point-of-Interest Embedding Model (CAPE), för att använda det textinnehåll som ger information om egenskaperna hos en POI och sambanden mellan POI för POI rekommendation.
Content-Aware Hierarchical Point-of-Interest Embedding Model for Successive POI Recommendation
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}