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Chow,C.-Y.(2015年1月9日\u201313)GeoSoCa:利用地理、社会和类别相关性提出兴趣点建议。智利圣地亚哥第38届国际ACM SIGIR信息检索研究与开发会议记录。“,”DOI“:”10.1145\/2766462.2767711“},{”key“:”ref_19“,”DOI-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“701”,“DOI”:“10.1109\/TSC.2014.2328341”,“article-title”:“iGeoRec:A Personalized and Efficient GeoLocation Recommendation Framework”,“volume”:“8”,“author”:“Zhang”,“year”:“2015”,“journal title”:”IEEE Trans.Serv.Comput.“}”,{“key”:“参考_20”,“doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Guo,H.,Li,X.,He,M.,Zhao,X.、Liu,G.和Xu,G..(2016)。CoSoLoRec:异质兴趣点建议的内容、社会、位置联合因素模型。知识科学、工程和管理国际会议,斯普林格。“,”DOI“:”10.1007\/978-3-319-47650-6_48“},{”key“:”ref_21“,”DOI-asserted-by“:”crossref“,”first-page:“633”,“DOI”:“10.1109\/TSC.2015.2413783”,“article-title”:“TICRec:利用时间影响相关性进行时间-软件位置建议的概率框架”,“volume”:“9”,“author”:“Zhang”,“year”:“2016”,“journal-title“:”IEEE传输。服务。计算。“},{”key“:”ref_22“,”doi asserted by“:”crossref“,”首页“:”159“,”doi“:”10.1016\/j.neucom.2017.08.020“,”文章标题“:”通过地理社会信息融合的个性化兴趣点推荐模型“,”卷“:”273“,”作者“:”高“,”年份“:”2018“,”期刊标题“:”神经计算“},{”key“:”ref_23“,”首页“:”17“,”文章标题“:”将矩阵分解与基于位置的社交网络中的地理和社会影响融合”,“卷”:“1”,“作者”:“程”,“年份”:“2012年”,“新闻标题”:“Proc。国家。Conf.Artif公司。智力。“},{”key“:”ref_24“,”unstructured“:”Yuan,Q.,Cong,G.,Ma,Z.,Sun,A.,and Thalmann,N.M.(8月,1月28日)。时间软件兴趣点建议。爱尔兰都柏林第36届国际ACM SIGIR信息检索研究与开发会议论文集。“}”,{“key”:“ref_25”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“非结构化”:“Yin,H.,Sun,Y.,Cui,B.,Hu,Z.,Chen,L.(2013年1月11日\u201314)。LCARS:位置-内容-软件推荐系统。第19届ACM SIGKDD知识发现和数据挖掘国际会议论文集,美国伊利诺伊州芝加哥市CoRe:利用二维地理坐标的个性化影响进行位置推荐”,“卷”:“293”,“作者”:“张”,“年份”:“2015”,“期刊标题”:“信息科学。“},{”key“:”ref_27“,”非结构化“:”Liu,Y.,Wei,W.,Sun,A.和Miao,C.(2017年1月13日\u201314)。利用地理邻域特征进行位置推荐。第23届ACM信息与知识管理国际会议论文集,中国上海。“},{”key“:”ref_28“,”doi断言“:”crossref“,“非结构化”:“Li,X.,Cong,G.,Li,X-L.,Pham,T.-A.N.,and Krishnaswamy,S.(2015年1月9日\u201313)。Rank-GeoFM:一种基于排名的地理因子化兴趣点推荐方法。智利圣地亚哥第38届国际ACM SIGIR信息检索研究与开发会议记录。“,”DOI“:”10.1145\/2766462.2767722“},{”key“:”ref_29“,”DOI-asserted-by“:”crossref“,”first page“:“1631”,“DOI”:“10.1080\/13658816.2018.1447671”,“article-title”:“RecNet:基于位置的社交网络中个性化POI推荐的深层神经网络”,“volume”:“32”,“author”:“Ding”,“year”:“2018”,“journal-title“:”Int.J.Geogr.Inf.Sci.“},{”key“:”ref_30“,”first-page“:”5877“,”article-title“:”Where to Go Next:A Spatio-Temporal Gated Network for Next POI Recommendation“,”volume“:“33”,“author”:“Zhao”,“year”:“2019”,“journal-title”:“Proc。AAAI Conf.Artif.公司。智力。“},{”key“:”ref_31“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Liu,Q.,Wu,S.,Wang,L.,and Tan,T.(2016年1月12日\u201317)。预测下一个位置:一个具有时空背景的循环模型。第三十届美国人工智能学会会议论文集,美国亚利桑那州凤凰城。“doi”:“10.1609 \/AAAI.v30i1.9971”},”{“key”:“”ref_32“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Kong,D.,and Wu,F.(2018年1月13日\u201319)。HST-LSTM:用于位置预测的分层时空长短记忆网络。第27届国际人工智能联合会议和第23届欧洲人工智能会议记录,瑞典斯德哥尔摩。“,”DOI“:”10.24963\/ijcai.2018\/324“},{”key“:”ref_33“,”DOI-asserted-by“:”crossref“,”first 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Trans。信息系统。“},{”key“:”ref_39“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Lak,P.(2016年1月17日\u201321)。定义和建模推荐系统中上下文特征的新方法。第39届意大利比萨ACM SIGIR信息检索研究与开发国际会议论文集。“,”doi“:”10.1145\/2911451.2911481“}”,{“key”:“ref_40“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Konstas,I.,Stathopoulos,V.,and Jose,J.M.(2009年1月19日\u201323)。社交网络和协作推荐。第32届ACM SIGIR信息检索研究与开发国际会议论文集,美国马萨诸塞州波士顿”,“DOI”:“10.1145\/1571941.1571977”},{“key”:“ref_41”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Chaney,A.J.,Blei,D.M.,and Eliassi-Rad,T.(2015年1月16日\u201320)。在个性化项目推荐中使用社交网络的概率模型。第九届ACM推荐系统会议记录,奥地利维也纳。”,“DOI”:“10.1145\/2792838.2800193”},{“key”:“ref_42”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Wang,M.,Zheng,X.,Yang,Y.,and Zhang,K.(2018年1月2日\u20137)合作过滤与社交曝光:社交推荐的模块化方法。《第三十二届AAAI人工智能会议论文集》,美国洛杉矶新奥尔良journal-title“:”IEEE Trans。模式分析。机器。智力。“},{”key“:”ref_44“,”doi asserted by“:”crossref“,”nonstructured“:”Herlocker,J.L.,Konstan,J.A.,Borchers,A.和Riedl,J.(1999年1月15日\u201319)。用于执行协作过滤的算法框架。第22届ACM SIGIR信息检索研究与开发国际年会论文集,美国加利福尼亚州伯克利市非结构化”:“Ma,H.,Yang,H.、Lyu,M.R.和King,I.(2008年1月26日\u201330)。SoRec:使用概率矩阵分解的社会推荐。第17届ACM信息与知识管理会议论文集,美国加利福尼亚州纳帕谷33”,“作者”:“曹”,“年份”:“2007”,“期刊标题”:“专家系统”。申请。“},{”key“:”ref_48“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first-page“:”517“,”doi“:”10.1007\/s10708-016-9699-x“,”article-title“:”利用模糊集理论确保志愿地理信息的质量“,”volume“:“:”502“,”DOI”:“10.1080\/1548163.203.1413794”,“文章标题”:“信任作为生物多样性监测项目中志愿地理信息内在质量的代理指标”,“卷”:“55”,“作者”:“Vahidi”,“年份”:“2018”,“期刊标题”:“GISci。Remote Sens“},{“key”:“ref_50”,“doi asserted by”:“crossref”,“首页”:“2537”,“doi”:“10.1109\/TKDE.2017.271484”,“文章标题”:“POI推荐的空间感知分层协作深度学习”,“卷”:“29”,“作者”:“Yin”,“年份”:“2017”,“期刊标题”:“IEEE Trans.Nowl.Data Eng.”},{“key”:“ref_51”,“doi asserted by”:“crossref”非结构化”:“Zhang,F.,Yuan,N.J.,Lian,D.,Xie,and Ma,W.-Y.(2016年1月13日\u201317)。推荐系统的协作知识库嵌入。第22届ACM SIGKDD知识发现和数据挖掘国际会议论文集,美国加利福尼亚州旧金山。”,“DOI”:“10.1145\/293962.2939673”},{“key”:“ref_52”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Ma,H.,Zhou,D.,Liu,C.,Lyu,M.R.,and King,I.(2011年1月9日\u201312).推荐社会正规化系统。第四届ACM网络搜索和数据挖掘国际会议论文集,中国香港。“,”DOI“:”10.1145\/1935826.1935877“},{”key“:”ref_53“,”DOI-asserted-by“:”crossref“,”first-page:“1001”,“DOI”:“10.1007\/s11280-018-0573-2”,“article-title”:“Leveraging multi-spect time-related influence in location recommendation”,“volume”:“22”,“author”:“Hosseini”,“year”:“2019”,“journal-title“:”“World Wide 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