基于TS24的动态POIs推荐方法

摘要

本发明公开了基于TS24的动态POIs(Points of Interest，兴趣点)推荐方法，属于计算机应用技术领域。本发明包括，第一步:搭建基于24个时间段的动态POIs推荐架构；第二步：利用TF‑IDF技术将用户签到次数转换为用户对其签到过的POIs的偏好值，构造当前时间段上的样本集Θcur，其中第三步：建立上的SemiDAE地理影响模型；第四步：根据用户在相近时间段上签到行为的相似性，建立上具有时间影响的T‑SemiDAEPOIs推荐模型；第五步：按预训练和参数微调两个步骤训练上的T‑SemiDAEPOIs推荐模型。本发明以新颖且更合理的方式搭建基于深度学习技术的动态POIs推荐模型，挖掘并融合了位置社交网络的地理和时间信息，实验结果表明所申请技术能够显著提高个性化POIs推荐的精度和召回率。