基于用户出行意图的异地POI智能推荐

"这篇文档是关于百度技术沙龙的第90期分享，主题为‘基于用户出行意图建模的异地场景POI推荐’。该分享深入探讨了如何利用用户的行为数据，尤其是用户的签到活动（check-in activity）来构建推荐系统，以在用户异地旅行时提供个性化的地点推荐。" 在异地场景的POI（Point of Interest）推荐中，主要有以下几个关键知识点： 1. **背景与动机**：随着移动互联网的发展，用户在旅行过程中的签到行为（check-in）变得越来越普遍，这为理解用户出行意图提供了丰富的数据。通过分析这些数据，可以更好地预测用户在异地可能感兴趣的地方，从而提供定制化的旅游推荐服务。 2. **问题定义**： - **签到活动** (𝑐)：用户𝑢在时间戳𝑡访问地点𝑣的行为被记录。 - **用户家乡** (𝑟)：用户𝑢居住一段时间的地方。 - **旅行行为** (𝜏)：从家乡(𝑟#)到其他城市(𝑟")的旅行，同时记录家乡的签到集合𝑐!和目的地的签到集合𝑐"。 3. **异地推荐**：利用旅行行为集合𝔗和异地POI集合𝒱，建立推荐模型ℱ，通过对这些数据的探索来学习用户在新环境下的兴趣模式。对于新到达的用户𝑐!∗，推荐系统ℱ将从𝒱"∗中为其推荐地点，其中𝒱"∗是整个POI集合𝒱的一个子集。 4. **框架概述**：文档介绍了一个名为TRAINOR的框架，它包括： - **签到图**：表示用户与POI之间的交互关系。 - **G-GNN**（Graph Convolutional Network）：用于捕捉POI地理位置的网络结构信息。 - **注意力机制**：强调用户在不同POI上的重要性差异。 - **NTM**（Neural Turing Machine）：可能用于处理用户历史行为序列并学习长期依赖。 - **Bag-of-words formation**：可能用于对POI进行编码，捕捉其语义特征。 - **MLP**（Multilayer Perceptron）：作为神经网络的一部分，用于处理和融合特征。 - **地理图上的损失函数**（ℒ!，ℒ"，ℒ#）：分别对应家乡、目的地和旅行路径的损失，以优化模型的性能。 5. **意图嵌入**：通过注意力机制、GCN和多层感知机等组件，生成用户的意图嵌入向量，这些向量能够捕获用户的兴趣和偏好，用于生成个性化的POI推荐。 6. **实验**：这部分可能涉及模型训练、验证和测试，以评估推荐系统的准确性和有效性。 7. **结论**：总结了研究的主要发现和模型的优点，可能还包括对未来工作的展望，如模型优化、更复杂的用户意图建模等。 这份文档揭示了如何利用深度学习方法和图神经网络技术来理解用户的出行意图，以及如何在异地场景下构建一个有效的POI推荐系统。通过综合用户的历史行为、地理位置信息和注意力机制，模型能够为用户提供更加精准的旅行目的地建议。