BERT4Loc：面向位置兴趣点推荐的 BERT 模型
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2023-05-17 v2 人工智能
摘要
推荐兴趣点（POI）是一项具有挑战性的任务，需要从基于位置的社交媒体平台中提取全面的位置数据。为提供有效的基于位置的推荐，分析用户的历史行为与偏好十分重要。在本研究中，我们提出一种精细的位置感知推荐系统，其使用来自 Transformer 的双向编码器表示（BERT）来提供个性化的基于位置的建议。与预测序列中下一 POI 的模型相比，我们的模型结合位置信息与用户偏好以提供更相关的推荐。我们在两个基准数据集上的实验表明，我们基于 BERT 的模型优于多种最先进的序列模型。此外，我们通过额外实验验证了所提模型在质量上的有效性。
引用
@article{arxiv.2208.01375,
title = {BERT4Loc: BERT for Location -- POI Recommender System},
author = {Syed Raza Bashir and Shaina Raza and Vojislav Misic},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.01375},
year = {2023}
}