【摘 要】
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近年来,移动互联网技术的快速进步和智能设备的广泛普及使得基于位置的社交网络平台得到了空前的发展。位置社交网络可以将虚拟的网络社区和真实的物理世界联系在一起,从而使用户能够通过移动设备将自己喜欢的地点分享到网络上,帮助其他用户发现有趣的地点。因此,向用户推荐感兴趣的地点成为了一个热门的研究方向。兴趣点推荐系统主要是通过用户的历史签到数据来获取用户的出行偏好,以此向用户推荐地点。但现有的关于兴趣点推荐
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近年来,移动互联网技术的快速进步和智能设备的广泛普及使得基于位置的社交网络平台得到了空前的发展。位置社交网络可以将虚拟的网络社区和真实的物理世界联系在一起,从而使用户能够通过移动设备将自己喜欢的地点分享到网络上,帮助其他用户发现有趣的地点。因此,向用户推荐感兴趣的地点成为了一个热门的研究方向。兴趣点推荐系统主要是通过用户的历史签到数据来获取用户的出行偏好,以此向用户推荐地点。但现有的关于兴趣点推荐的研究,往往会将用户的出行偏好视作静态的,而非随时间动态变化的偏好。此外,过去的研究在学习用户出行偏好时只考虑了用户自身的签到数据,而忽略了众多用户未去过兴趣点对其偏好的影响,所以传统的兴趣点推荐模型在刻画用户历史签到记录对未来出行的影响时往往会有所限制。针对上述问题,论文将从用户的出行偏好出发,分别提出融合动态时空偏好的兴趣点时序推荐算法和基于用户局部和全局偏好的兴趣点时序推荐算法。论文的主要研究内容和研究成果如下:（1）为了获取用户实时的出行需求,本文提出了一种可以融合用户动态时空偏好的兴趣点时序推荐模型ST-NHP。为了对用户随时间变化的出行需求进行建模,设计了一个时空需求感知的深度霍克斯过程框架,以从用户离散的出行序列中学习。模型首先通过用户历史的兴趣点签到数据和对应的地理位置区域来学习空间偏好,然后采用注意力机制捕获用户对兴趣点类别的周期性偏好。在ST-NHP模型中同时融合了用户在空间和时间上的动态需求,以进行最终的兴趣点时序推荐。通过研究用户出行行为成因与动态机制,ST-NHP模型能够同时预测用户签到活动的位置和时间。ST-NHP在两个真实用户签到数据集上的实验结果表明,ST-NHP的位置预测性能优于现有方法。（2）为了获取用户个性化的局部偏好和全局的时空偏好,本文提出了一个多维度的图注意力网络模型LSTU-GAT。该模型首先从用户自身的历史签到数据中学习局部的个性化出行偏好,然后从全局角度的时空图网络中探索用户未去过兴趣点带来的影响,同时可以发现用户的朋友对其出行选择的作用。多个真实数据集上的实验结果表明,引入全局级别出行模式的LSTU-GAT,提高了出行偏好模型的鲁棒性,减轻了数据稀疏性对模型的影响,位置预测性能优于现有预测算法。
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