Den snabba tillväxten av platsbaserade sociala nätverk (LBSN) ger en stor möjlighet att tillfredsställa den starka efterfrågan på personlig Point-of-Interest (POI) rekommendationstjänster. Men med den enorma ökningen av användare och POI, POI rekommenderar system fortfarande står inför flera utmanande problem: (1) hårdheten i modellering komplexa användar-POI interaktioner från gles implicita feedback; (2) svårigheten att införliva den geografiska kontextinformation. För att klara av dessa utmaningar föreslår vi en ny autoencoderbaserad modell för att lära sig de komplexa användar-POI-relationerna, nämligen SAE-NAD, som består av en självuppmärksam kodare (SAE) och en grannmedveten dekoder (NAD). I synnerhet, till skillnad från tidigare verk behandlar lika användares incheckade POIs, vår självuppmärksammande kodare adaptivt skiljer användaren preferens grader i flera aspekter, genom att anta en flerdimensionell uppmärksamhetsmekanism. För att införliva den geografiska sammanhanget information, föreslår vi en granne-medveten avkodare för att göra användares räckvidd högre på liknande och närliggande grannar av incheckade POIs, som uppnås av den inre produkten av POI inbäddningar tillsammans med radial basfunktion (RBF) kärnan. För att utvärdera den föreslagna modellen genomför vi omfattande experiment på tre verkliga datauppsättningar med många toppmoderna metoder och utvärderingsmått. De experimentella resultaten visar hur effektiv vår modell är.
Självuppmärksamhet tillämpas också för punkt-of-interest rekommendation REF.
Point-of-Interest Recommendation: Exploiting Self-Attentive Autoencoders with Neighbor-Aware Influence
{'venue': "CIKM '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}