随着基于位置的社交网络(Location-Based Social Networks,LBSNs)与兴趣点(Point of Interest,POI)推荐的有效组合,近年来已涌现出大量的相关研究,这些方法主要可分为将地理、社会、类别、文本以及时间等上下文信息进行建模并融合,进而...
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随着基于位置的社交网络(Location-Based Social Networks,LBSNs)与兴趣点(Point of Interest,POI)推荐的有效组合,近年来已涌现出大量的相关研究,这些方法主要可分为将地理、社会、类别、文本以及时间等上下文信息进行建模并融合,进而克服数据稀疏问题并提升兴趣点推荐的性能.但已有的兴趣点推荐方法认为不同上下文间相互独立,在对不同上下文建模并融合的过程中忽略了其内在联系,导致上下文信息未得到充分利用.另外,在将上下文模型融合到用户自身偏好模型时,未考虑上下文信息对用户历史签到记录的不同影响.为应对上述挑战,本文合理地重构了上下文信息模型并有效地融合到用户偏好模型中,且提出了一种基于用户活动轨迹和个性化区域划分的兴趣点推荐方法.该方法根据用户的活动轨迹刻画出其日常活动区域,并探索了不同用户间的地理距离分布以及活动轨迹的相似度以建模社会关系对用户签到的影响.进一步地,结合用户活动轨迹区域内的POI的地理信息,使用带有自适应带宽的核密度估计方法评估POI间的地理相关性,以建模POI地理信息对用户签到的影响.最后,将用户社会关系模型和POI地理信息模型与用户自身偏好模型融合,使用改进的加权矩阵分解技术求解用户的个性化POI推荐.本文分别采用经典的和当前流行的相关研究作为基准,在Gowalla和Foursquare数据集上进行对比,实验结果表明本文方法具有更好的POI推荐效果,说明了本文提出的模型在融合策略和克服数据稀疏性方面更具优势.
传统推荐模型存在数据稀疏、鲁棒性较低问题,且未能有效挖掘异构特征间的深层语义。为解决以上问题,提出相关性视觉对抗贝叶斯个性化排序(correlation visual adversarial Bayesian personalized ranking,CVABPR)推荐模型。首先,基于MovieLens数据集中的电影标题,在互联网电影资料库(Internet movie database,IMDB)爬取对应电影海报图像,构建全新多模态数据集MovieLens–100k–WMI和MovieLens–1M–WMI。其次,基于SENet模型提取一组具有互补性的异构特征,准确描述电影海报图像。然后,改进聚类典型相关性分析模型,深入挖掘异构SENet特征间的聚类典型相关性特征;基于该相关性特征优化视觉贝叶斯个性化排序模型,精准刻画待推荐电影。最后,在推荐模型中加入扰动因子,通过对抗学习来增强推荐模型鲁棒性,使推荐更稳定,生成高质量推荐结果。为验证CVABPR模型,在多模态数据集上完成实验,结果表明:CVABPR模型在这两个数据集上都有效,在MovieLens–100k–WMI数据集上,其推荐的平均精度均值(mean average precision,MAP)较最强基线提升3.802%;在MovieLens–1M–WMI数据集上,其推荐的MAP指标较最强基线提升4.609%。CVABPR模型优于主流基线。消融分析实验表明:相比聚类典型相关性,对抗学习在推荐中发挥更重要的作用。此外,在数据稀疏度更高的MovieLens–1M–WMI数据集上,CVABPR模型能获得更大幅度性能提升,数据稀疏问题得到有效缓解且异构特征间的深层语义也得以充分利用,CVABPR模型已具备较强鲁棒性。
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