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박혜리 (한양대학교) 정근성 (한양대학교) 장병철 (한양대학교) 이유신 (한양대학교) 김한성 (한양대학교) 차재혁 (한양대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2022년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2022.6
수록면
2,134 - 2,137 (4page)

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Increase of POI data obtained from Location-Based Social Network Service (LBSNs), POI recommendation has been an active research. Successive POI recommendation, which is used on tourism service and information retrieval etc, recommends next POI based on user’s recent historical check-ins. Existing successive POI recommendation models are unidirectional models, which have limitations when learning user’s mobility pattern. Furthermore, they did not consider additional relevant features sequentially. To address these limitations, we use bidirectional model to represent the context of user’s mobility pattern. Also, integrated various features related to POI(i.e. rating, review, and category)have been considered sequentially. Experiments show that our model has improved performance up to 2.6%.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 배경
Ⅲ. 제안하는 모델
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌

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