論文の概要: Memory efficient location recommendation through proximity-aware representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.06484v1
• Date: Tue, 10 Oct 2023 09:53:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-11 16:06:42.137560
• Title: Memory efficient location recommendation through proximity-aware representation
• Title（参考訳）: 近接認識表現によるメモリ効率の高い位置推薦
• Authors: Xuan Luo, Rui Lv, Hui Zhao
• Abstract要約: 逐次レコメンデーション(PASR:Sequential Recommendation)のための近接認識型領域表現を提案する。 本稿では,重要サンプリングを用いた新たな損失関数を用いて,最適化時の情報的負のサンプルを強調することで,疎結合問題に対処する。 3つの実世界位置ベースソーシャルネットワーキング(LBSN)データセットを用いて評価を行い,PASRが最先端の逐次位置推薦手法を上回ることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.421592376290539
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sequential location recommendation plays a huge role in modern life, which can enhance user experience, bring more profit to businesses and assist in government administration. Although methods for location recommendation have evolved significantly thanks to the development of recommendation systems, there is still limited utilization of geographic information, along with the ongoing challenge of addressing data sparsity. In response, we introduce a Proximity-aware based region representation for Sequential Recommendation (PASR for short), built upon the Self-Attention Network architecture. We tackle the sparsity issue through a novel loss function employing importance sampling, which emphasizes informative negative samples during optimization. Moreover, PASR enhances the integration of geographic information by employing a self-attention-based geography encoder to the hierarchical grid and proximity grid at each GPS point. To further leverage geographic information, we utilize the proximity-aware negative samplers to enhance the quality of negative samples. We conducted evaluations using three real-world Location-Based Social Networking (LBSN) datasets, demonstrating that PASR surpasses state-of-the-art sequential location recommendation methods
• Abstract（参考訳）: シーケンシャルな位置推薦は、ユーザー体験を高め、ビジネスに利益をもたらし、行政を補助する現代の生活において大きな役割を果たす。 位置推薦手法は,レコメンデーションシステムの開発によって大きく発展してきたが,地理的情報の利用は限定的であり,データの疎性に対処する課題も続いている。 そこで本研究では,自己認識ネットワークアーキテクチャ上に構築された逐次レコメンデーション(PASR:Sequential Recommendation)の領域表現について述べる。 本稿では,重要サンプリングを用いた新たな損失関数を用いて,最適化時の情報的負のサンプルを強調する。 さらに、PASRは、自己アテンションに基づく地理エンコーダを、各GPSポイントにおける階層グリッドと近接グリッドに利用することにより、地理情報の統合を強化する。 さらに地理情報を活用するため,近接認識型負のサンプリング器を用いて負のサンプルの品質を向上させる。 3つの実世界位置ベースソーシャルネットワーキング(LBSN)データセットを用いて評価を行い、PASRが最先端のシーケンシャルな位置推薦方法を上回ることを示した。

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