基于简化GCN与注意力机制的移动用户兴趣点推荐模型

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摘要：原始图卷积神经网络（GCN） 的层次结构较为复杂，其规则固定的邻域聚合难以动态调整邻居节点权重，导致相关已有模型在数据间高阶关联捕获与长尾兴趣点推荐上的表现不佳。为此，本文提出了一种结合简化GCN与注意力机制的POI推荐模型（SAGCF） 。首先对传统GCN进行架构剪枝，去除冗余的激活函数和特征变换操作，使其专注于表示POI的高阶连通性。（剩余12463字）

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