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基于多影响嵌入的个性化POI推荐方法研究：多维度融合与精准推荐

一、引言

1.1研究背景与意义

随着智能设备的普及和移动互联网的飞速发展，基于位置的社交网络（Location-BasedSocialNetwork，LBSN）如Foursquare、微信、微博等得到了广泛应用。在这些平台上，用户可以通过签到分享自己的位置信息，与朋友互动，同时产生了大量的包含时间、地点、用户关系等丰富上下文信息的时空数据。据统计，全球范围内基于位置的社交网络用户数量已达数十亿，每天产生的签到数据量数以亿计。这些海量的数据为个性化兴趣点（PointofInterest，POI）推荐提供了前所未有的机遇。

POI推荐旨在根据用户的历史签到数据、社交关系、时间、地理位置等多源信息，为用户推荐其可能感兴趣的POI，如餐厅、商场、景点等。精准的POI推荐对于提升用户体验具有重要意义。在旅行场景中，一个准确的POI推荐系统可以帮助游客快速发现当地最值得一去的景点、特色餐厅，节省有哪些信誉好的足球投注网站信息的时间和精力，让旅行更加轻松愉快；在日常生活中，用户也能通过POI推荐发现周边新的娱乐场所、购物地点，丰富生活体验。从商家营销角度来看，POI推荐是一种高效的精准营销手段。商家可以通过推荐系统将自己的店铺精准地推送给潜在客户，提高店铺的曝光率和客流量，从而提升销售额和市场竞争力。例如，一家新开业的餐厅通过POI推荐被推送给周边对美食感兴趣的用户，可能会吸引大量新顾客，快速打开市场。

然而，实现精准的POI推荐面临诸多挑战。其中，数据稀疏性问题较为突出，用户的签到行为相对稀疏，导致用户-POI交互矩阵存在大量缺失值，难以准确捕捉用户的偏好模式。用户行为的复杂性也给推荐带来困难，用户的兴趣往往受到多种因素的影响，如社交关系、时间因素、地理位置等，且这些因素之间相互交织，使得准确建模用户行为变得复杂。比如，用户可能会因为朋友的推荐而前往某个POI，也可能在特定的时间（如周末）和地点（如工作地点附近）有不同的兴趣偏好。此外，传统的推荐方法在处理高维稀疏数据和复杂的上下文信息时存在局限性，难以充分挖掘数据中的潜在价值。

多影响嵌入技术的出现为解决上述问题提供了新的思路。多影响嵌入技术通过将用户、POI以及各种上下文信息映射到低维向量空间，能够有效捕捉它们之间的复杂关系和潜在特征，从而提高推荐系统的性能。在考虑社交关系影响时，多影响嵌入技术可以学习到用户之间的社交亲密度，以及朋友的签到行为对用户的影响程度；对于时间和地理位置因素，能够挖掘出不同时间和地点下用户兴趣的变化规律。通过将这些多方面的影响因素进行有效融合，多影响嵌入技术可以生成更准确的用户和POI表示向量，为个性化POI推荐提供更坚实的基础，显著提升推荐的准确性和多样性。因此，研究基于多影响嵌入的个性化POI推荐方法具有重要的理论和实践意义，有望为用户和商家带来更大的价值。

1.2研究目标与内容

本研究旨在构建一种基于多影响嵌入的个性化POI推荐模型，有效融合社交关系、时间、地理位置等多方面影响因素，以提高POI推荐的准确性和个性化程度，解决传统推荐方法在处理高维稀疏数据和复杂上下文信息时的局限性问题。具体研究内容如下：

构建多影响嵌入的POI推荐模型：深入研究如何将用户、POI以及社交关系、时间、地理位置等多源信息通过多影响嵌入技术映射到低维向量空间。利用图神经网络、注意力机制等方法，学习不同因素之间的复杂关系，构建一个能够综合考虑多种影响因素的POI推荐模型框架。在学习社交关系对用户兴趣的影响时，通过图神经网络构建用户社交图，将用户之间的好友关系、互动频率等信息融入节点和边的表示中，从而学习到社交关系对用户签到行为的影响权重。

分析多影响因素对用户兴趣的作用：全面剖析社交关系、时间、地理位置等因素对用户兴趣偏好的具体影响方式和程度。研究不同因素在不同场景下的重要性变化，例如在工作日和周末，时间因素对用户兴趣点选择的影响差异；在不同的地理位置，如城市中心和郊区，社交关系和地理位置因素对用户POI偏好的影响权重变化等。通过这些分析，为模型的优化和参数调整提供理论依据。

验证推荐模型的性能和效果：收集真实的基于位置的社交网络数据，如Foursquare、Gowalla等平台的用户签到数据，对所构建的推荐模型进行实验验证。采用准确率、召回率、平均准确率均值（MAP）等评价指标，与传统的POI推荐方法以及其他先进的推荐模型进行对比，评估模型在推荐准确性、多样性和个性化方面的性能表现。同时，通过用户反馈和实际应用场景的测试，进一步验证模型的有效性和实用性。

1.3研究方法与创新点

本研究综合运用多种研究方法，以确保研究的科学性、系统性和有