論文の概要: GTR-Mamba: Geometry-to-Tangent Routing for Hyperbolic POI Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.22942v1
• Date: Mon, 27 Oct 2025 02:56:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 15:28:15.424473
• Title: GTR-Mamba: Geometry-to-Tangent Routing for Hyperbolic POI Recommendation
• Title（参考訳）: GTR-Mamba: 双曲型POIレコメンデーションのための幾何-タンガントルーティング
• Authors: Zhuoxuan Li, Jieyuan Pei, Tangwei Ye, Zhongyuan Lai, Zihan Liu, Fengyuan Xu, Qi Zhang, Liang Hu,
• Abstract要約: GTR-Mambaはクロスマニフォールドコンディショニングとルーティングのための新しいフレームワークである。 これは、次のPOIレコメンデーションにおいて、最先端のベースラインモデルよりも一貫して優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.900436178093027
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Next Point-of-Interest (POI) recommendation is a critical task in modern Location-Based Social Networks (LBSNs), aiming to model the complex decision-making process of human mobility to provide personalized recommendations for a user's next check-in location. Existing POI recommendation models, predominantly based on Graph Neural Networks and sequential models, have been extensively studied. However, these models face a fundamental limitation: they struggle to simultaneously capture the inherent hierarchical structure of spatial choices and the dynamics and irregular shifts of user-specific temporal contexts. To overcome this limitation, we propose GTR-Mamba, a novel framework for cross-manifold conditioning and routing. GTR-Mamba leverages the distinct advantages of different mathematical spaces for different tasks: it models the static, tree-like preference hierarchies in hyperbolic geometry, while routing the dynamic sequence updates to a novel Mamba layer in the computationally stable and efficient Euclidean tangent space. This process is coordinated by a cross-manifold channel that fuses spatio-temporal information to explicitly steer the State Space Model (SSM), enabling flexible adaptation to contextual changes. Extensive experiments on three real-world datasets demonstrate that GTR-Mamba consistently outperforms state-of-the-art baseline models in next POI recommendation.
• Abstract（参考訳）: Next Point-of-Interest(POI)レコメンデーションは、ユーザの次のチェックインロケーションに対してパーソナライズされたレコメンデーションを提供するために、人間のモビリティの複雑な意思決定プロセスをモデル化することを目的として、現代の位置情報ベースのソーシャルネットワーク(LBSNs)において重要なタスクである。 既存のPOIレコメンデーションモデルは、主にグラフニューラルネットワークとシーケンシャルモデルに基づいて、広範囲に研究されている。 しかし、これらのモデルは、空間選択の固有の階層構造と、ユーザ固有の時間的文脈のダイナミクスと不規則なシフトを同時に捉えるのに苦労する、根本的な制限に直面している。 この制限を克服するために, クロスマニフォールドコンディショニングとルーティングのための新しいフレームワークである GTR-Mamba を提案する。 GTR-Mambaは異なるタスクに対して異なる数学空間の異なる利点を生かし、これは双曲幾何学における木のような静的な選好階層をモデル化し、計算的に安定で効率的なユークリッド接点空間において新しいマンバ層に動的シークエンス更新をルーティングする。 このプロセスは、時空間情報を融合してステートスペースモデル(SSM)を明示的に操縦するクロスマニフォールドチャネルによって調整され、状況変化への柔軟な適応を可能にする。 3つの実世界のデータセットに対する大規模な実験により、GTR-Mambaは次のPOI勧告において、常に最先端のベースラインモデルより優れていることが示されている。

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