面向下一個(gè)興趣點(diǎn)推薦的細(xì)粒度時(shí)空多語(yǔ)義超圖學(xué)習(xí)

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摘 要：現(xiàn)有的下一個(gè)興趣點(diǎn)（point of interest，PoI）推薦技術(shù)存在三個(gè)主要問題：使用過于簡(jiǎn)單的方法構(gòu)建用戶興趣模型、忽略用戶和PoI之間在時(shí)空維度上的互動(dòng)以及未能充分挖掘用戶間復(fù)雜的高階交互信息。針對(duì)這些問題，提出一種新穎的超圖學(xué)習(xí)模型FSTMH，細(xì)粒度地融合時(shí)間、空間和語(yǔ)義信息，用于下一個(gè)PoI推薦。（剩余23409字）