LBSN中利用深度学习的POI推荐方法

提出一种基于位置的社交网络(LBSN)中利用深度学习的POI推荐方法。设计LBSN异构图,即UP2Vec模型,整合地理签到信息、用户社会关系和时间信息等语境。提出偏好增强谱聚类(PSC)算法,通过分析用户的各种语境信息获得多个维度的数据空间特征,使用谱聚类划分用户群体。利用谱嵌入增强的神经网络深度挖掘用户与POI之间的非线性关联,实现POI的高质量推荐。实验结果表明,所提方法性能优于对比方法,推荐准确率超过90%。