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实验室论文被WWW会议录用


International World Wide Web Conference(又称The WEB Conference,简称WWW)是由国际万维网会议委员会发起主办的顶级国际学术会议,创始于1994年,每年举办一届,是CCF A类国际学术会议。

SDEResearch Center for Software and Data Engineering)于福强同学的论文A Category-Aware Deep Model for Successive POI Recommendation on Sparse Check-in Data被本次会议录用。


论文介绍:

基于位置的社交网络(LBSN,例如:GoWallaJiePangFoursquare)近年来发展迅速,积累了大量有关POI访问的用户签到数据,为了解用户行为并进行POI推荐提供了宝贵机会。然而,现有的连续POI推荐方法仅预测用户下一步的行为,忽略了行为发生时间。因此,在本工作中,我们专注于预测用户将在接下来的24小时内访问的POI。针对签到数据的稀疏性,我们提出了一个类别感知型深度模型CatDM。该模型融合POI类别和地理位置的影响,以减少检索空间来克服数据稀疏性。我们设计了两个基于LSTM的深度编码器,以对POI和类别时序数据进行建模。考虑到用户行为在一天中不同时间段的时钟影响,第二个编码器将用户行为划分为不同的时间窗口,并且每个窗口拥有个性化的attention机制。此外,在对候选集的精排中,我们考虑了四个特定的依存关系:用户-POI,用户-POI类别,POI-时间,POI-用户当前偏好。两个大型真实数据集上的实验展示了我们CatDM模型的优越性能。