基于地理层次优化的排序推荐算法

吕鹏飞; 孟祥武

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基于地理层次优化的排序推荐算法

首发时间：2020-04-07

吕鹏飞 ^{1
2}
吕鹏飞（1994-），男，硕士研究生，主要研究方向：推荐系统
孟祥武 ^{1
2}
孟祥武（1966-），男，教授，博士生导师，主要研究方向：网络服务与推荐服务

1、北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室，北京 100876
2、北京邮电大学计算机学院，北京 100876

摘要：近年来随着基于地理位置的服务类应用的日益普及，兴趣点推荐算法的研究也取得了一定的进展。但是当前多数研究工作并未充分利用兴趣点特有的地理位置信息来加速模型收敛过程并提高模型推荐准确性，为了解决以上问题，本文首先提出了一种基于地理层次的采样方法来生成偏序对，接着提出具有地理感知的小批量梯度下降算法，最后通过直接优化贝叶斯排序指标使得提供给用户的推荐列表具有更好的排序质量。

关键词：计算机应用技术排序推荐地理层次优化

For information in English, please click here

Ranking recommendation algorithm based on geographic hierarchy optimization

Lv Pengfei ^{1
2}
吕鹏飞（1994-），男，硕士研究生，主要研究方向：推荐系统
Meng Xiangwu ^{1
2}
孟祥武（1966-），男，教授，博士生导师，主要研究方向：网络服务与推荐服务

1、Beijing Key Laboratory of Intelligent Telecommunications Software and Multimedia,Beijing University of Posts and Telecommunication, Beijing 100876
2、School of the Computer Science, Beijing University of Posts and Telecommunication, Beijing 100876

Abstract：In recent years, with the increasing popularity of geographic-based service applications, research on Point-of-Interest recommendation algorithms has also made some progress. However, most of the current research work does not make full use of the geographic location information unique to the POI to accelerate the model convergence process and improve the accuracy of the model recommendation. In order to solve the above problems, this paper first proposes a sampling method based on geographic hierarchy to generate partial order pairs, Then, a geographically-aware mini-batch gradient descent algorithm is proposed. Finally, by directly optimizing the Bayesian ranking index, the recommendation list provided to users has better ranking quality.

Keywords： computer application ranking recommendation geographical hierarchy optimization

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吕鹏飞，孟祥武. 基于地理层次优化的排序推荐算法[EB/OL]. 北京：中国科技论文在线 [2020-04-07]. https://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/202004-43.

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论文编号	202004-43
论文题目	基于地理层次优化的排序推荐算法
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