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Next POI Recommendation Based on location interest Mining with Recurrent Neural Networks

Journal of Computer Science & Technology 2020年第3期35卷 603-616页

作者： Ming Chen Wen-Zhong Li Lin Qian Sang-Lu Lu Dao-Xu Chen State Key Laboratory for Novel Software Technology Nanjing UniversityNanjing 210023China Sino-German Institutes of Social Computing Nanjing UniversityNanjing 210023China State Grid Electric Power Research Institute NARI Group CorporationNanjing 211000China

In mobile social networks,next point-of-interest(POI)recommendation is a very important function that can provide personalized location-based services for mobile users.In this paper,we propose a recurrent neural network(RNN)-based next POI recommendation approach that considers both the location interests of similar users and contextual information(such as time,current location,and friends’preferences).We develop a spatial-temporal topic model to describe users’location interest,based on which we form comprehensive feature representations of user interests and contextual information.We propose a supervised RNN learning prediction model for next POI recommendation.Experiments based on real-world dataset verify the accuracy and efficiency of the proposed approach,and achieve best F1-score of 0.196754 on the Gowalla dataset and 0.354592 on the Brightkite dataset.

关键词： location interest location-based service point-of-interest(POI)recommendation mobile social network

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