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基于GT模型的多编码下一个兴趣点推荐模型

Multi-coding next point of interest recommendation model based on GT model
王永贵
张小锐
辽宁工程技术大学 电子与信息工程学院, 辽宁 葫芦岛 125105

摘要

下一个兴趣点推荐是推荐算法领域的热点,旨在为用户推荐适合的下一地点。较新的研究通过图和序列方法模拟用户与POI的交互以及POI之间转换关系,性能得到显著提升。然而,现有的模型仍然存在需要解决的问题。针对现有的下一个兴趣点推荐模型的局限性,特别是如何充分捕捉User-POI交互图上全局和局部信息,以及缓解图神经网络的过平滑特性导致图上信息丢失的问题。提出了基于Graph Transformer的多编码模型 (Multi-coding network based on GT model)对下一个兴趣点进行推荐。首先,从位置和结构的视角上联合对User-POI交互图上进行全局、局部以及相对信息进行编码;然后,将编码后生成的图嵌入通过Graph Transformer网络层更新图上节点与边信息;最后通过MLP网络层生成预测。最终,MCGT在Gowalla和TKY两个公开数据集进行对比实验,结果表明,在Gowalla 数据集上Recall和NDCG指标至少有3.79%的提升,在TKY数据集上Recall和NDCG指标至少有2.5%的提升,证明了MCGT模型设计的合理性与有效性。

基金项目

国家自然科学基金面上项目(61772249)
辽宁省教育厅科学研究经费项目(LJKZ0355)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.03.0092
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2024年第41卷 第11期

发布历史

[2024-08-02] 优先出版

引用本文

王永贵, 张小锐. 基于GT模型的多编码下一个兴趣点推荐模型 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (11). (2024-09-11). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.03.0092. (Wang Yonggui, Zhang Xiaorui. Multi-coding next point of interest recommendation model based on GT model [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (11). (2024-09-11). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.03.0092. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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