面向下一个兴趣点推荐的细粒度时空多语义超图学习

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摘 要：现有的下一个兴趣点（point of interest，PoI）推荐技术存在三个主要问题：使用过于简单的方法构建用户兴趣模型、忽略用户和PoI之间在时空维度上的互动以及未能充分挖掘用户间复杂的高阶交互信息。针对这些问题，提出一种新颖的超图学习模型FSTMH，细粒度地融合时间、空间和语义信息，用于下一个PoI推荐。（剩余23409字）

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