注意力地理社交群体推荐

社交活动在人们的日常生活中扮演着重要角色，因为人们会相互互动。对于基于社交活动的推荐，不仅拥有活动信息，而且拥有个体的社会关系至关重要。得益于地理社交网络与位置感知移动设备的广泛使用，海量地理社交数据现已可供推荐系统利用。本文提出一种新颖的群体推荐方法，称为注意力地理社交群体推荐，用于向目标用户推荐活动地点以及可能参与活动的一群用户。我们提出一种注意力机制，用以建模满足社交约束的候选用户群中目标用户 $u_T$ 的影响。它有助于检索最优用户群体与活动主题候选，并解释群体决策过程。一旦检索到用户群体与主题，便采用一种新颖高效的空间查询算法 SPA-DF，在给定用户群体与活动主题候选的约束下确定活动地点。所提方法在真实数据集上进行了评估，实验结果表明该模型显著优于基线方法。