Predicting the Next Location:A Recurrent Model with Spatial and Temporal Contexts （摘要）

最新推荐文章于 2024-07-12 16:02:27 发布
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这篇论文提出了一种结合空间和时间上下文的循环模型，用于预测个体的下一个地理位置。通过深入研究用户的行为模式，该模型旨在提高POI（Point of Interest）推荐的准确性和理解用户的移动轨迹。
最低0.47元/天 解锁文章
What is Deep Learning? An Introductory Survey on its Ad
AI天才研究院
10-09 904
作者：禅与计算机程序设计艺术Deep learning is a subfield of machine learning that has revolutionized the way computers learn and understand data. It involves using artificial neural networks to discover patterns in complex datasets, which are often used in natural langua
论文阅读——Discovering Subsequence Patterns for Next POI Recommendation
高自强的博客
03-06 1051
00 文章基本信息 01 摘要 以往方法存在的不足： 当前主流方法在学习用户的check-in序列中的POI-level POI级（如何理解POI-level:比如一个学生一年到头都在学校里不出校门，他的所有的POIs无非就是教室、宿舍、食堂、图书馆，这样的单个POI连起来很难判断出用户的行为模式（有点不太好解释））序列时忽略了那些代表用户的社会经济活动和用户偏好一致性的子序列模式（下面介绍什么是子序列模式）。但是由于很难定义那些complex but meaningful的子序列的granularity粒
Predicting the Next Location: A Recurrent Model with Spatial and Temporal Contexts AAAI2016
weixin_30952535的博客
03-16 758
1)思路清晰，以新技术为亮点 2）内容是预测下一个将要去的POI 3）基于RNN，但需要融入时间和地理信息，这是作者的主要工作，也就是TS-RNN，其实是用这个替代以前的MF和FPMC,评价标准还是用的BPR。 转载于:https://www.cnblogs.com/hugh2006/p/5284051.html...
论文笔记
qq_40792751的博客
09-04 296
Using GPS to learn significant locations and predict movement across multiple users 笔记 In order for any predictions we make to be meaningful, we want to discard as much of the data as possible. It wou...
【2016年第6期】情境大数据建模及其在用户行为预测中的应用
weixin_45585364的博客
01-06 1379
吴书，刘强，王亮中国科学院自动化研究所智能感知与计算研究中心，北京 100190摘要：随着大数据时代的到来，信息系统收集了海量情境信息，如舆情信息、环境信息、经济信息等...
RNN/LSTM学习资料总结
不怕做不到，就怕想不到
03-10 2617
概述 背景及应用 原理学习 实现与落地 概述 给自己定个小目标，2018.3月份利用周末工作空余时间学习下RNN/LSTM，作为小白，首先对RNN和LSTM做了个简单的调研，本文不对原理等做详细说明，主要是对一些公开学习资源的整理，方便下一步按步骤详细学习，调研主要分为以下几个方面：背景及应用 、原理学习、实现与落地 背景及应用 这部分内容主要参考了以下知乎几...
AAAI-19录用论文清单
热门推荐
TomRen
01-28 1万+
AAAI-19于1月27日在夏威夷召开，今年是33届会议。 会议录用论文清单, workshop16个，tutorials24个。 标题的词云分析： 作者单位词云(按作者人数计算/一篇文章可能有多个作者)： picture from lonelyplanet.com 下面给出接收论文的列表： 第一个数字表示投稿的序号&内容可能有缺失 9: CircConv: A S...
论文阅读——Where to Go Next- A Spatio-Temporal Gated Network for Next POI Recommendation
weixin_43954673的博客
07-12 1340
下一个兴趣点 (POI) 推荐对用户和 POI 持有者都有很大价值，但这是一项具有挑战性的任务，因为极其稀疏的用户签到数据中包含复杂的顺序模式和丰富的上下文。最近提出的嵌入技术在通过对上下文信息进行建模来缓解数据稀疏问题方面显示出了有希望的结果，并且循环神经网络（RNN）已被证明在顺序预测中是有效的。然而，现有的下一个 POI 推荐方法分别训练嵌入和网络模型，无法充分利用丰富的上下文。在本文中，我们提出了一种新颖的统一神经网络框架，名为NeuNext，它利用 POI 上下文预测来通过。
整理研究方向（1）【未完成】
qq_35780315的博客
07-26 2707
整理从交通流量预测发展到其他方向的团队文章，并研究调研我们可以研究的方向
翻译 Predicting Sunspot Frequency with Keras
kiki_1994的博客
08-27 526
SUNSPOTS PREDICTION:Predicting Sunspot Frequency with KerasForecasting sunspots with deep learningBacktesting: time series cross validationDEVELOPING A BACKTESTING STRATEGYVISUALIZING THE BACKTESTING ...
BUAA-DL2021:BUAA-2021深度学习中作业
03-16
中作业任务说明 中作业将基于课程组开发的交通预测领域开源框架，要求同学们以两人成群（不能超过2人，不推荐单人组队）的形式选择一开源模型将其改写为符合框架接口约束的模型。 并且，课程组前期已经为任务准备好了数据集并构建了数据预先，评估模块。因此，各小组的主要工作是将模型开源代码改写为符合框架第二接口约束的模型类，虽然课程组已经实现了大部分通用的数据接口，但是部分模型可能需要对数据接口进行一定的修改。 作业分数构成 中作业占总成绩的10％（10分），由以下四部分组成： 复现模型完成度（4分）：要求复现模型完成度能够在框架中运行。 技术报告（4分）：具体要求参见技术报告模板。 复现性能（2分）：考量复现模型的性能。 难易度加分（附加分）：考虑到部分微小的较高模型，复现难度较大，因此完成中等难度模型复现工作（即能在框架中运行）的分组最多1分额外加分，，完成困难模型复现工作的小组获得2分额外加分。（
从 20 篇ICCV 2017录用论文，看商汤科技四大攻坚领域
weixin_33850015的博客
10-26 371
本文讲的是从 20 篇ICCV 2017录用论文，看商汤科技四大攻坚领域， 今秋，在以水城而闻名的威尼斯，来自世界各地的三千多位学者荟萃一堂，共赴两年一度的国际计算机视觉大会 (ICCV)。这次大会的一个重要亮点就是中国学者的强势崛起。根据组委会公开的数字，会议 40% 的论文投稿来自中国的研究者。在中国的人工智能浪潮中，商汤科技以及它与港中文的联合...
比较字符串
javaisnotgood的博客
05-18 580
比较两个字符串A和B，确定A中是否包含B中所有的字符。字符串A和B中的字符都是 大写字母 注意事项在 A 中出现的 B 字符串里的字符不需要连续或者有序。样例给出 A = "ABCD" B = "ACD"，返回 true给出 A = "ABCD" B = "AABC"， 返 回 false 思路：题目的意思就是B中的字符要全部出现在A中，并且例如第二个样例中A在B中有两次，在A中也必须出现两次才算...
迭代法求平方根
GJG666的博客
02-22 5976
题目描述 用迭代法求 。求平方根的迭代公式为： a[n+1]=1/2(a[n]+X/a[n]) 要求前后两次求出的得差的绝对值少于0.00001。输出保留3位小数 输入 X 输出 X的平方根 样例输入 4 样例输出 2.000   #include #include int main() {  float x1,x2;  scanf("%f",&x1);  x2=
live-player组件使用技巧[代码]
11-24
本文详细介绍了在小程序中使用live-player组件实现直播流播放的各种操作技巧，包括全屏切换、播放暂停、静音外放等功能。作者首先明确了live-player组件的基本属性和方法，然后通过UI图和代码演示展示了如何自定义操作栏，实现播放控制。文章还提供了完整的HTML、Script和CSS代码示例，帮助开发者快速掌握live-player组件的使用。最后，作者总结了实现过程中的关键点，并鼓励读者点赞、收藏加关注。
Aegisub特效字幕插件教程[代码]
11-24
本文详细介绍了Aegisub特效字幕制作中常用的插件使用方法，包括渐变插件和抖动插件的安装与操作步骤。渐变插件支持水平渐变和垂直渐变，可调整填充色、边缘描边等效果；抖动插件则能实现字幕的随机抖动或手动选择抖动，支持x轴、y轴或同时抖动。文章还提供了插件的下载链接，帮助用户快速上手制作动态字幕效果。
Golang开发Android应用[可运行源码]
最新发布
11-24
本文介绍了如何使用Golang开发Android应用的基本环境配置。文章首先探讨了Golang与Android的关系，指出Golang可以编译成Android的可执行文件和动态库，适合用于编写运行库、后台服务或工具程序。接着，作者提供了一个简单的Golang代码示例，展示了如何用Golang编写Android应用。随后，详细讲解了在Windows 7/10 64位系统上配置Golang编译环境和Android NDK编译器的步骤，包括下载NDK、设置环境变量等。最后，文章还提到了命令行环境设置和编译过程，并提供了测试编译的步骤。整个配置过程虽然复杂，但通过本文的指导，读者可以顺利完成环境搭建，开始用Golang开发Android应用。
基于Simscape的纯电动汽车电机冷却系统建模与分析
11-24
本资源提供MATLAB多个发行版本（2014/2019a/2024a）的技术支持，并配套完整的案例数据集，确保程序可直接执行。代码架构采用模块化设计理念，具备以下技术特性：参数变量均通过独立配置模块实现灵活调整；程序逻辑采用分层结构，确保执行流程清晰可溯；关键算法段均配有标准化注释说明。本资源适用于计算机科学、电子信息技术、应用数学等专业的课程实践、综合课题研究及学位论文开发等学术场景。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
Deep learning for predicting patent application outcome: The fusion of text and network embeddings
02-27
### 使用深度学习结合文本和网络嵌入预测专利申请结果 为了实现这一目标，可以采用卷积神经网络（CNNs），这是第四门课程《Deep Learning Specialization》中的主题之一[^1]。具体来说，在处理文本数据时，通常会先将文本转换成词向量表示形式，即所谓的“文本嵌入”。对于专利文档而言，这些文本可能包括发明描述、权利要求书等内容。 在网络结构方面，除了传统的全连接层外，还可以引入图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）。GNN特别适合用于捕捉不同实体之间的关系信息，比如申请人与其他机构间的合作关系或是技术领域内的引用关系等。通过构建这样的网络模型，能够更全面地理解每项专利所处的社会和技术环境。 最后一步则是训练一个分类器来预测最终审批状态。此过程涉及定义损失函数并调整参数直至达到满意的性能指标为止。值得注意的是，由于实际应用场景中可能存在类别不平衡等问题，因此建议采取适当措施加以应对，如过采样少数类样本或应用代价敏感的学习方法。 ```python import torch from transformers import BertTokenizer, BertModel tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') def encode_text(text): inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True) outputs = model(**inputs)[0][:, 0, :] return outputs.detach().numpy() text_embeddings = [encode_text(patent['description']) for patent in patents] # 假设network_embedding是一个预计算好的节点特征矩阵 combined_features = np.hstack((np.array(text_embeddings), network_embedding)) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(combined_features, labels) classifier = RandomForestClassifier() classifier.fit(X_train, y_train) predictions = classifier.predict(X_test) print(f'Accuracy: {accuracy_score(y_test, predictions)}') ```
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