中大機構典藏-NCU Institutional Repository-提供博碩士論文、考古題、期刊論文、研究計畫等下載:Item 987654321/81336
English  |  正體中文  |  简体中文  |  全文筆數/總筆數 : 80990/80990 (100%)
造訪人次 : 40300565      線上人數 : 608
RC Version 7.0 © Powered By DSPACE, MIT. Enhanced by NTU Library IR team.
搜尋範圍 查詢小技巧:
  • 您可在西文檢索詞彙前後加上"雙引號",以獲取較精準的檢索結果
  • 若欲以作者姓名搜尋,建議至進階搜尋限定作者欄位,可獲得較完整資料
  • 進階搜尋


    請使用永久網址來引用或連結此文件: http://ir.lib.ncu.edu.tw/handle/987654321/81336


    題名: 以類別為基礎sequence-to-sequence模型之POI旅遊行程推薦;A Category based Sequence-to-Sequence Model for POI Recommendation
    作者: 林君潔;Lin, Chun-Chieh
    貢獻者: 資訊管理學系
    關鍵詞: 機器學習;POI 推薦;遞歸神經網路;長短期記憶模型;machine learning;human mobility;POI recommendation;recurrent neural network;Long Short-Term Memory;spatial-temporal data
    日期: 2019-07-27
    上傳時間: 2019-09-03 15:45:14 (UTC+8)
    出版者: 國立中央大學
    摘要: 由於現今LBSNs (Location-Based Social Network) 的盛行,有越來越多POI(Point of Interest)相關服務來協助預測使用者可能有興趣的POI。在複雜的順序資料中尋找規律並不是件容易的任務,從先前的傳統的方法主要是利用POI之間的相關性來進行推薦。然而近年來也有許多研究利用深度學習的方法來做POI的預測,透過訓練模型來分析使用者的移動習性,在旅遊規劃時,地點的類別是一極大的影響因素,但較少研究著重於地點類別對POI預測的影響。本文提出了一新穎的POI推薦系統,以深度學習中的序列型模型(Sequence-to-Sequence)為基礎,進一步導入類型演變的觀念,分析了使用者目前的軌跡並預測一系列未來有興趣之地點。除此之外,本文亦提出C-S2S、DEC-S2S和IEC-S2S這三種新的學習模型利用地點的類別來提高預測的精準度。而實驗結果顯示,S2S確實能比傳統遞迴神經網路更能有效地利用序列間的關係做預測,而C-S2S、DEC-S2S和IEC-S2S也更提高了預測的精準度。;Owing to the great advances of mobility technique, more and more POI (point of interests)-related series have emerged, which could help user to navigate or predict the POI that may be interesting. Obviously, predicting POI is a challenging task; the complex sequential transition regularities, and the heterogeneity and sparsity of the collected trajectory data really hinder recommending the precise POIs. Prior studies of successive POI recommendation only focus on modeling the correlation among POIs based on users′ check-in data, while omitting the other feature of check-in data. Both the historical footprint of users’ check-in location and the type of location are important factors which influencing users’ decisions. We also take the category of location into consideration with different methods C-S2S, IEC-S2S and DEC-S2S to get more precise. The result also shows that S2S can capture the structure between sequence efficiently. The C-S2S model and IEC-S2S model also increasing the precision score.
    顯示於類別:[資訊管理研究所] 博碩士論文

    文件中的檔案:

    檔案 描述 大小格式瀏覽次數
    index.html0KbHTML200檢視/開啟


    在NCUIR中所有的資料項目都受到原著作權保護.

    社群 sharing

    ::: Copyright National Central University. | 國立中央大學圖書館版權所有 | 收藏本站 | 設為首頁 | 最佳瀏覽畫面: 1024*768 | 建站日期:8-24-2009 :::
    DSpace Software Copyright © 2002-2004  MIT &  Hewlett-Packard  /   Enhanced by   NTU Library IR team Copyright ©   - 隱私權政策聲明