利用 FastText 进行地点推荐
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2020-05-28 v1 机器学习
摘要
地点推荐系统对用户过去的交互（即签到）进行建模并推荐地点。传统推荐系统采用协同过滤、基于内容的过滤或矩阵分解。近来，向量空间嵌入和深度学习算法也被用于推荐。在这项工作中，我提出一种利用签到序列特征以及一种近期向量空间嵌入方法（即 FastText）来推荐前 k 个地点的方法。我们提出的方法形成签到组，学习地点的向量空间表示，并利用学习到的嵌入进行地点推荐。我使用 Foursquare 签到数据集衡量所提方法的性能。结果表明所提方法优于最先进的方法。
引用
@article{arxiv.2005.12982,
title = {Utilizing FastText for Venue Recommendation},
author = {Makbule Gulcin Ozsoy},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.12982},
year = {2020}
}