基于LBPR-NET的融合时空特征的兴趣点推荐模型

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摘要：传统的兴趣点推荐算法都是通过用户签到信息建模用户与兴趣点之间的偏好直接进行兴趣点的推荐及优化，针对传统方法存在高维稀疏、噪声、计算复杂度高和无法建模用户兴趣的动态变化等问题，提出基于LBPR-NET的融合时空特征的兴趣点推荐模型.首先引入时间特征建模用户兴趣的动态变化，通过观察用户不同时刻在兴（剩余7102字）

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