論文の概要: STP-UDGAT: Spatial-Temporal-Preference User Dimensional Graph Attention Network for Next POI Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.07024v1
• Date: Tue, 6 Oct 2020 04:03:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-10 08:11:51.467641
• Title: STP-UDGAT: Spatial-Temporal-Preference User Dimensional Graph Attention Network for Next POI Recommendation
• Title（参考訳）: STP-UDGAT:次のPOI勧告のための時空間ユーザ次元グラフアテンションネットワーク
• Authors: Nicholas Lim, Bryan Hooi, See-Kiong Ng, Xueou Wang, Yong Liang Goh, Renrong Weng, Jagannadan Varadarajan
• Abstract要約: Next Point-of-Interest(POI)推奨は、位置情報ベースのソーシャルネットワーク(LBSN)と交通機関の領域にまたがる長年にわたる問題である。 最近のリカレントニューラルネットワーク(RNN)に基づくアプローチは、独立したユーザ訪問シーケンスに基づいて、ローカルビューでPOI-POI関係を学習する。 本研究では,個人化されたユーザの嗜好を同時に活用し,グローバルな空間的・時間的嗜好地区における新たなPOIを探索する新しい探索・探索モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.705788963791445
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Next Point-of-Interest (POI) recommendation is a longstanding problem across the domains of Location-Based Social Networks (LBSN) and transportation. Recent Recurrent Neural Network (RNN) based approaches learn POI-POI relationships in a local view based on independent user visit sequences. This limits the model's ability to directly connect and learn across users in a global view to recommend semantically trained POIs. In this work, we propose a Spatial-Temporal-Preference User Dimensional Graph Attention Network (STP-UDGAT), a novel explore-exploit model that concurrently exploits personalized user preferences and explores new POIs in global spatial-temporal-preference (STP) neighbourhoods, while allowing users to selectively learn from other users. In addition, we propose random walks as a masked self-attention option to leverage the STP graphs' structures and find new higher-order POI neighbours during exploration. Experimental results on six real-world datasets show that our model significantly outperforms baseline and state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: Next Point-of-Interest (POI)レコメンデーションは、位置情報ベースのソーシャルネットワーク(LBSN)と交通機関の領域における長年の問題である。 最近のリカレントニューラルネットワーク(RNN)に基づくアプローチは、独立したユーザ訪問シーケンスに基づいて、ローカルビューでPOI-POI関係を学習する。 これにより、グローバルビューのユーザを直接接続して学習し、セマンティックにトレーニングされたPOIを推奨することが可能になる。 本研究では,グローバルな空間的時間的嗜好(STP)地区でパーソナライズされたユーザの嗜好を同時に活用し,新たなPOIを探索し,ユーザが他のユーザから選択的に学習できるようにする新しい探索探索モデルである空間的時間的ユーザ次元グラフ注意ネットワーク(STP-UDGAT)を提案する。 さらに,stpグラフの構造を活用し,探索中に新たな高次poi近傍を見つけるための仮面付きセルフアテンションオプションとしてランダムウォークを提案する。 6つの実世界のデータセットにおける実験結果は、我々のモデルはベースラインと最先端のメソッドを大きく上回っていることを示している。

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