Geo-social-temporal sequential embedding rank for point-of-interest recommendation

Geo-social-temporal sequential embedding rank for point-of-interest recommendation
Zhang Songhui1
Xiong Hanjiang2
1. School of Computer, Wuhan Vocational College of Software & Engineering, Wuhan 430205, China
2. State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping & Remote Sensing of Wuhan University, Wuhan 430079, China

摘要

In social media-based location recommendation, it was necessary to model the location sequences of user's check-in. The existing recommendation algorithms always ignored the fact that the check-in sequences on different days showed different time characteristics. In order to solve the above problem, inspired by the sequence context successfully modeled by the word2vec framework, this paper proposed a geo-social-temporal-sequential embedding ranking(GSTSER) model for point-of-interest recommendation. In GSTSER model, it used the time-location embedding model to capture the check-in information in the sequence as well as various time characteristics of different days. In the meantime, this paper also presented a new method of distinguishing unvisited locations based on geo-social information, which incorporates the effects of geo-social into a pairwise preference ranking model. Finally, it combined the two models to recommend locations based on a unified framework. Evaluation on two publicly datasets shows that this model performs significantly better than the state-of-the-art algorithms for social media-based location recommendation task.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(41201404)
国家重点研发计划资助项目(2016YFB0502200)
湖北省科技厅面上项目(2014CFB537)
武汉市教育局课题(2015113)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.02.0146
出版期卷: 《计算机应用研究》 Printed Article, 2019年第36卷 第9期
所属栏目: Algorithm Research & Explore
出版页码: 2618-2624
文章编号: 1001-3695(2019)09-013-2618-07

发布历史

[2019-09-05] Printed Article

引用本文

张松慧, 熊汉江. 融合地理社交和时间序列信息嵌入排名位置推荐模型 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (9): 2618-2624. (Zhang Songhui, Xiong Hanjiang. Geo-social-temporal sequential embedding rank for point-of-interest recommendation [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (9): 2618-2624. )

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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