إلى أين نذهب بعد ذلك: شبكة بوابات الزمان والمكان لتوصية النقاط التالية للاهتمام

توصية النقاط التالية للاهتمام (POI) التي تعتبر ذات قيمة كبيرة لكل من المستخدمين ومالكي النقاط هي مهمة صعبة نظرًا لأن بيانات تسجيل دخول المستخدمين تحتوي على أنماط تسلسلية معقدة وسياقات غنية ضمن بيانات نادرة للغاية. لقد أظهرت تقنيات التضمين المقترحة مؤخرًا نتائج واعدة في تخفيف مشكلة ندرة البيانات من خلال نمذجة المعلومات السياقية، وقد أثبتت الشبكة العصبية المتكررة (RNN) فعاليتها في التنبؤ التسلسلي. ومع ذلك، تقوم الأساليب الحالية لتوصية النقاط التالية للاهتمام بتدريب نموذج التضمين والشبكة بشكل منفصل، مما لا يمكنها من الاستفادة الكاملة من السياقات الغنية. في هذه الورقة، نقترح إطار عمل شبكي عصبي موحد جديد، يسمى NeuNext، يستفيد من تنبؤ سياق POI للمساعدة في توصية النقاط التالية للاهتمام من خلال التعلم المشترك. على وجه الخصوص، يُقترح شبكة بوابة الزمان والمكان (STGN) لنمذجة أنماط تسلسلية مخصصة لتفضيلات المستخدمين على المدى الطويل والقصير في توصية النقاط التالية للاهتمام. في تنبؤ سياق POI، يتم استخدام السياقات الغنية من جانب POI لبناء الرسم البياني، وفرض السلاسة بين النقاط المجاورة. أخيرًا، نقوم بتدريب تنبؤ سياق POI وتوصية النقاط التالية للاهتمام بشكل مشترك للاستفادة الكاملة من البيانات المصنفة وغير المصنفة. تظهر تجارب موسعة على مجموعات بيانات واقعية أن طريقتنا تتفوق على الأساليب الأخرى لتوصية النقاط التالية للاهتمام من حيث الدقة وMAP.