【摘 要】
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针对旅游推荐系统中序列挖掘的推荐方法忽略了景点序列中复杂序列语义信息的问题,提出一种融合图表示学习和序列挖掘(graph representation learning and sequence mining,GR
【机 构】
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桂林电子科技大学计算机与信息安全学院,桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(U1711263、U1501252、61572146、61966009),广西自然科学基金项目(2016GXNSFDA380006),广西创新驱动重大专项基金项目(AA17202024),广西高校中青年教师基础能力提升基金项目(2019KY0226)
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针对旅游推荐系统中序列挖掘的推荐方法忽略了景点序列中复杂序列语义信息的问题,提出一种融合图表示学习和序列挖掘(graph representation learning and sequence mining,GRL-SM)的旅游景点推荐方法。利用图神经网络的方法,捕捉景点之间复杂的序列语义信息;考虑游客旅游过程中偏好会随时间变化的特点,利用注意力机制获取景点序列中蕴含的游客长短期偏好,实现个性化旅游景点推荐。真实数据集上的实验结果表明,该方法的推荐性能明显优于其它基线方法,验证了其有效性。
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