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一种门控循环单元兴趣点推荐算法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.25 MB | 2021-05-13

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　　兴趣点推荐算法多数易受时间因素与地理位置因素的影响，造成兴趣点的相关文本信息具有不完整性和模糊性。从地理位置与时间相关性岀发，提岀基于时序和距离的门控循环单元兴趣点推荐算法。利用门控循环单元模型对时间序列和相关距离信息进行建模，提取用户访问兴趣点的偏好特征，并基于该特征对用户进行兴趣点推荐。在真实数据集上进行的实验结果表明，与传统循环神经网络算法相比，该算法能够覆盖用户访问兴趣点的长序列，推荐结果更具可靠性。

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