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。

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What is Deep Learning? An Introductory Survey on its Ad
AI天才研究院
10-09 747
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
比较字符串
javaisnotgood的博客
05-18 563
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...
Predicting the Next Location: A Recurrent Model with Spatial and Temporal Contexts AAAI2016
weixin_30952535的博客
03-16 737
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
09-04 280
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 1354
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 2588
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...
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
10-26 353
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...
论文笔记：A survey on next location prediction techniques, applications, and challenges
qq_40206371的博客
06-13 1108
2022。
论文阅读——Where to Go Next- A Spatio-Temporal Gated Network for Next POI Recommendation
weixin_43954673的博客
07-12 1157
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 2612
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
AAAI-19录用论文清单
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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...
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。（
翻译 Predicting Sunspot Frequency with Keras
kiki_1994的博客
08-27 501
SUNSPOTS PREDICTION:Predicting Sunspot Frequency with KerasForecasting sunspots with deep learningBacktesting: time series cross validationDEVELOPING A BACKTESTING STRATEGYVISUALIZING THE BACKTESTING ...
迭代法求平方根
GJG666的博客
02-22 5952
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=
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