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興趣點推薦算法多數(shù)易受時間因素與地理位置因素的影響，造成興趣點的相關(guān)文本信息具有不完整性和模糊性。從地理位置與時間相關(guān)性岀發(fā)，提岀基于時序和距離的門控循環(huán)單元興趣點推薦算法。利用門控循環(huán)單元模型對時間序列和相關(guān)距離信息進(jìn)行建模，提取用戶訪問興趣點的偏好特征，并基于該特征對用戶進(jìn)行興趣點推薦。在真實數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的實驗結(jié)果表明，與傳統(tǒng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相比，該算法能夠覆蓋用戶訪問興趣點的長序列，推薦結(jié)果更具可靠性。
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