摘要：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出发,提出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。
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
热门期刊
期刊名称：计算机工程
计算机工程杂志紧跟学术前沿，紧贴读者，国内刊号为：31-1289/TP。坚持指导性与实用性相结合的原则，创办于1975年，杂志在全国同类期刊中发行数量名列前茅。
