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《基于用户兴趣建模的推荐方法及应用研究》篇一一、引言随着互联网的飞速发展，信息过载问题日益严重。
如何从海量的信息中为用户提供准确、个性化的推荐服务，成为了当今研究的热点问题。
基于用户兴趣建模的推荐方法，作为一种有效的信息过滤技术，得到了广泛的应用和关注。
本文旨在探讨基于用户兴趣建模的推荐方法及其应用研究。
二、用户兴趣建模用户兴趣建模是推荐系统的基础，它通过分析用户的浏览记录、搜索历史、购买行为等数据，提取出用户的兴趣特征，进而构建出用户的兴趣模型。
这个模型可以准确地描述用户的兴趣偏好，为后续的推荐提供依据。
在用户兴趣建模过程中，关键在于如何准确地提取用户的兴趣特征。
常用的方法包括基于内容的分析、协同过滤、深度学习等。
其中，基于内容的分析主要是通过分析用户的历史行为数据，提取出用户的兴趣点；协同过滤则是通过分析其他用户的相似行为，推断出用户的兴趣；深度学习则可以通过学习大量的用户行为数据，自动地提取出用户的兴趣特征。
三、推荐方法基于用户兴趣建模的推荐方法主要包括协同过滤、内容推荐和混合推荐。
1. 协同过滤协同过滤是推荐系统中应用最广泛的方法之一。
它主要通过分析用户的历史行为数据，找出与其他用户相似的用户群体，然后根据这些相似用户的喜好，为当前用户推荐相应的内容。
协同过滤又可以分为基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤两种。
2. 内容推荐内容推荐主要是通过分析内容的特征和用户的兴趣模型，将与用户兴趣相关的内容推荐给用户。
这种方法可以充分利用内容的语义信息，提高推荐的准确性。
3. 混合推荐混合推荐是将协同过滤和内容推荐等方法结合起来，充分利用各种方法的优点，提高推荐的准确性和满意度。
混合推荐的方法可以根据具体的应用场景和需求进行设计。
四、应用研究基于用户兴趣建模的推荐方法在各个领域都得到了广泛的应用。
下面以几个典型的应用场景为例进行介绍。
1. 电商平台在电商平台上，基于用户兴趣建模的推荐方法可以帮助用户快速找到自己感兴趣的产品，提高购买转化率。
神经网络算法计算机网络论文-计算机网络论文-计算机论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——1计算机网络连接增强优化计算机网络拓扑结构主要是指计算机连接网络之后，其自身设备与传输媒介所共同组成的一种物理构成模式，其网络拓扑结构的形式主要是由通信子网来决定的，其结构的主要功能是实现数据信息的网络共享、处理及交换，并要在一定程度上提升网络数据信息运行的可靠性，站在网络拓扑的结构来讲，计算机网络结构的主要部分是链路与结点，计算机网络实质上是由一组结点以及多条链路所共同组成的一种模拟结构。
计算机网络通常表示为：G=V，E，其中V表示的是网络结点集，E表示的是链路集，如果应用Va来表示结构中增加的结点集，Eb来表示增加的连接集，那么就能够得到其拓扑扩展的计算机网络结构为G’=V’，E’。
2基于计算机网络连接优化中的神经网络算法本次研究中分析的均场神经网络算法实际上是一种神经网络算法与均场退火技术相结合的算法，应用这种方法能够有效的增强计算机的网络连接，并且达到更优化、更快的连接效果，这其实是一种利润最大化的网络优化算法，其能够最大限度的提高计算机网络的性价比。
2.1神经网络算法人工神经网络属于非线性动力学系统，其能够对信息进行分布式的存储及协同处理，其在人工神经网络之上的人工神经网络系统的基础之上，应用网络算法及网络模型进行各种信号的处理，或者是对某种运行模式进行识别，从而建立其一个的专家系统，或者是构成机器人，当前在多个领域中，人工神经网络系统都得到了广泛的应用，在该基础上所发展起来的人工神经网络算法是一种监督性的学习算法，人们对于其重视程度逐渐增加，但是在实际的应用中，其存在收敛速度较慢的缺陷，难以保证将收敛程度压制到全局的最小点，容易导致计算机网络学习及记忆不稳定性增强的问题，这会对计算机网络的连接效果造成直接的影响，做好其网络连接的优化非常的必要。
2.2均场神经网络算法在基于计算机网络连接增强优化下的均场神经网络算法的研究中，对其网络效果进行判断，需要建立起一个完整的场均神经网络模型，在模型的构建过程中，应该做好函数法构造过程中的目标函数的构建问题，具体的构建方式表现为：应用Si来表示Hopfield计算网络中的一个神经元状态，并且规定当Si=1时，表示的含义是网络选中了连接i，可以实现正常的连接，当Si=0时，表示的含义是：网络中没有选中连接i，网络无法实现正常连接，再应用罚函数法就结构来进行网络模型的创建。
神经网络的原理及应用摘要：通过阅读相关文献，总结了神经网络方面的基本原理和应用。
首先介绍了Hopfield神经网络中的离散型网络，并介绍其实现交通标志的步骤。
随着神经网络的发展，其局限性日益凸显。
为此，科学家们提出了与其它方法结合的神经网络。
本文介绍了遗传算法优化BP神经网络的原理及在在坝基岩体渗透系数识别中的应用，还介绍了模糊神经网络的原理及在预测地基沉降量中的应用，最后介绍了小波神经网络的原理及在电力负荷预测中的应用。
关键字：神经网络、Hopfield、遗传算法、模糊神经网络、小波神经网络绪论Hopfield网络及学习算法最初是由美国物理学家J.J Hopfield于1982年首先提出的，曾经为人工神经网络的发展进程开辟了新的研究途径。
它利用与阶层型神经网络不同的结构特征和学习方法，模拟生物神经网络的记忆机理，获得了令人满意的结果。
Hopfield最早提出的网络是二值神经网络，神经元的输出只取1和0，所以，也称离散Hopfield神经网络（Discrete Hopfield Neural Network，DHNN）。
在离散Hopfield网络中，所采用的神经元是二值神经元，因此，所输出的离散值1和0分别表示神经元处于激活和抑制状态。
Hopfield神经网络是递归神经网络的一种，在函数优化和联想记忆等方面有大量的应用。
其运行机理与反馈神经网络有本质的区别，运行规律更加复杂。
神经网络由于高度复杂的非线性结构导致其内部存在大量的局部极值点，而传统的梯度下降法训练神经网络有可能收敛于局部极值点，造成神经网络性能变差，甚至无法使用。
随着现代非线性优化方法异军突起，特别是赫赫有名的遗传算法，具有极强的全局搜索能力，其收敛的有效性得到了理论和实践的充分检验。
因此，遗传神经网络是解决高复杂性情况下全局收敛问题的有效途径。
系统的复杂性与所要求的精确性之间存在着尖锐矛盾，模糊逻辑、神经网络和专家控制等智能系统为缓解这种矛盾提供了有效途径，但是这些系统单个运用时常常存在多种问题，因此人们便根据它们的优缺点提出了融合使用的新思路，如本文的模糊神经网络。
《基于用户兴趣点的协同过滤推荐算法研究》一、引言随着互联网技术的迅猛发展，网络信息呈爆炸式增长，用户面临着信息过载的问题。
在这样的背景下，推荐系统应运而生，其目的是根据用户的兴趣和需求，为其提供个性化的信息和服务。
协同过滤作为推荐系统中的一种重要技术，通过分析用户的行为数据和兴趣偏好，实现个性化推荐。
本文将重点研究基于用户兴趣点的协同过滤推荐算法。
二、协同过滤推荐算法概述协同过滤是一种利用用户的行为数据和兴趣偏好进行推荐的技术。
它通过分析用户的历史行为、购买记录、浏览记录等信息，找出与目标用户兴趣相似的其他用户，然后根据这些相似用户的喜好和行为，为目标用户提供个性化的推荐。
协同过滤推荐算法主要包括基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤两种。
三、基于用户兴趣点的协同过滤推荐算法基于用户兴趣点的协同过滤推荐算法是一种以用户为中心的推荐方法。
它首先分析用户的历史行为和兴趣偏好，提取出用户的兴趣点，然后根据这些兴趣点找出与目标用户兴趣相似的其他用户。
最后，根据相似用户的喜好和行为，为目标用户提供个性化的推荐。
（一）算法原理该算法的核心思想是“物以类聚，人以群分”。
它通过分析用户的兴趣点，将具有相似兴趣点的用户归为一类，然后根据目标用户的兴趣点，找出与之相似的用户群体。
最后，根据这些相似用户的喜好和行为，为目标用户提供个性化的推荐。
（二）算法步骤1. 用户兴趣点提取：通过分析用户的历史行为和偏好，提取出用户的兴趣点。
这些兴趣点可以包括用户浏览的商品、购买的商品、搜索的关键词等。
2. 相似度计算：计算目标用户与其他用户的兴趣相似度。
这可以通过计算用户兴趣点的余弦相似度、皮尔逊相关系数等方法实现。
3. 生成推荐列表：根据相似度结果，找出与目标用户兴趣相似的其他用户。
然后，根据这些相似用户的喜好和行为，为目标用户生成个性化的推荐列表。
4. 推荐结果评估：通过用户反馈、点击率、购买率等指标，对推荐结果进行评估和优化。
基于用户兴趣的推荐算法研究与实现随着互联网的发展和普及，人们对于信息的获取和处理需求越来越强烈，尤其是在面对海量信息的时候。
因此，如何利用用户兴趣为基础，对信息进行精准推荐，成为了一个备受研究者关注的问题。
本文将从什么是用户兴趣、用户兴趣如何获取、用户兴趣与推荐算法、推荐算法的实现等几个方面来深入探讨基于用户兴趣的推荐算法。
一、用户兴趣是什么？用户兴趣是指用户在各个领域、方面、时间、空间等因素影响下，对于某些特定事物或信息的认同、追求、关注等心理状态。
根据用户兴趣的不同，可划分为个人兴趣、社交兴趣、时事兴趣等。
而对于不同平台、应用来说，用户兴趣也会存在一定的差异，这就需要推荐算法能够精准地获取用户的兴趣。
二、如何获取用户兴趣？用户兴趣的获取有许多方式，很多原始数据都可以被转化成用户兴趣。
主要包括以下几种：1. 历史行为数据：包括用户的搜索历史、点击历史、转化历史等信息，这些信息可以反映出用户的兴趣爱好、性格特点等。
2. 人工标记数据：是在对信息进行处理或整理时，由人工为信息打上标签或分类，例如豆瓣电影的分类标签、新浪微博的话题标签等。
3. 基于用户画像的数据：是根据用户的基本信息（如年龄、性别、地域、职业等）推断出用户的兴趣和偏好，例如人群画像分析模型。
三、用户兴趣与推荐算法用户兴趣是推荐系统的基础。
根据用户兴趣的多样性、时效性和复杂性，现有的推荐算法可以分为以下三类：1. 基于内容的推荐算法：主要是通过分析用户过去的行为、喜好和静态属性来推断出用户潜在的喜好，利用信息的元数据进行推荐。
2. 协同过滤算法：主要是利用多个用户相对行为模式的相似性，来推荐与用户兴趣相近的物品。
3. 深度学习算法：主要通过对用户和物品的深度学习处理，进行推理和推荐。
四、推荐算法的实现推荐算法的实现需要综合考虑很多因素，例如数据量、数据质量、算法性能等。
具体地讲，需要用到以下技术：1. 数据预处理：对数据进行清理、去重、过滤、转换等操作，去除噪声、异常值、缺失值等。
基于深度知识学习的兴趣点推荐系统的设计与实现摘要：随着互联网的普及和发展，人们对于信息的需求不断增加，如何根据用户的喜好和行为，为其推荐相关内容成为了一个重要的问题。
在此背景下，推荐系统逐渐成为了信息科技领域的研究热点之一。
本文基于深度知识学习技术，提出了一种兴趣点推荐系统的设计与实现方案，以满足个性化的信息需求。
首先，本文介绍了现有的推荐系统研究现状和研究动机。
其次，分析了深度知识学习技术的原理和应用场景，以及其在推荐系统中的优势。
然后，提出了基于图卷积神经网络（GCN）和多任务学习的兴趣点推荐模型。
最后，进行了实验分析，并对模型的性能、效果和应用前景进行了评价和展望。
实验结果表明，该模型在兴趣点推荐上具有较好的性能和准确率，可以为用户提供个性化、优质的信息服务。
因此，本文所提出的基于深度知识学习技术的兴趣点推荐系统在智能化信息服务领域具有重要的应用价值。
关键词：推荐系统；深度知识学习；图卷积神经网络；多任务学习；个性化信息服务1.引言随着互联网的快速发展，人们获取信息的方式也越来越多元化。
与此同时，信息量的急剧增加也给用户带来了选择的困难。
为了解决这个问题，推荐系统应运而生。
推荐系统是一种利用计算机算法，根据用户的历史行为和喜好，为其推荐相关的信息、商品或服务的系统。
与传统信息检索系统不同，推荐系统注重个性化、多样化和动态性，通过对用户兴趣的挖掘和发掘，帮助用户找到最适合自己的内容，从而提高用户满意度和忠诚度。
目前，推荐系统已经广泛应用于各个领域，比如电子商务、社交网络、在线教育、新闻媒体等。
推荐系统的研究也逐渐从传统的协同过滤、内容过滤等基础模型向深度学习、强化学习等前沿技术转移。
其中，深度学习（Deep Learning）作为近年来最热门的人工智能技术之一，已经在语音识别、图像识别、自然语言处理等方面取得了显著的成果，并且逐步向推荐系统领域拓展。
在传统的推荐系统中，通常使用基于用户行为和物品特征来构建模型，并基于该模型进行预测和推荐。
基于神经网络的聚类算法研究近年来，随着人工智能技术的不断发展，基于神经网络的聚类算法也越来越受到研究者的关注。
此类算法能够根据数据的特征，将数据划分成不同的簇，从而方便后续的数据分析。
本文将探讨基于神经网络的聚类算法的研究现状、应用前景以及存在的问题。
一、研究现状随着数据量的不断增加，传统的聚类算法（例如k-means）已经不能满足现代数据的需求。
因此，基于神经网络的聚类算法应运而生。
这类算法结合了神经网络的非线性映射能力和聚类算法的分类能力，不仅能够处理大规模和高维的数据，还具有异构聚类的能力。
目前，基于神经网络的聚类算法主要可以分为两类：有监督学习和无监督学习。
有监督学习的算法需要先对数据标注，然后通过神经网络进行分类，这类算法的优点在于能够得到更准确的聚类结果。
无监督学习的算法则不需要数据标注，通常采用自组织映射网络（SOM）或高斯混合模型（GMM）进行计算，这类算法的优点在于不需要额外的标注信息。
二、应用前景基于神经网络的聚类算法在很多领域都有着广泛的应用前景。
其中，最为常见的应用领域就是图像分割和模式识别。
在图像分割领域，这类算法可以将一张图像分成若干个部分，每个部分代表一种物体或者纹理。
在模式识别领域，这类算法可以帮助我们检测文本和语言中的规律模式，从而方便我们进行分类和标注。
另外，基于神经网络的聚类算法还可以应用于网络安全领域。
例如，我们可以将用户的网络行为数据进行聚类，从而发现异常的网络行为，提供更加有效的安全防护。
三、存在的问题尽管基于神经网络的聚类算法具有许多优点，但也存在着一些问题和挑战。
首先，这类算法需要大量的计算资源才能进行有效的计算。
其次，由于神经网络模型的复杂性，这类算法可能存在过拟合的问题。
此外，由于神经网络的黑箱结构，这类算法可能难以解释计算的结果。
针对上述问题，目前研究者正在尝试寻找有效的解决方案。
例如，一些研究者提出了基于GPU加速的算法，可以显著减少计算时间。
《面向移动终端用户的题目推荐与练习系统的设计与实现》篇一一、引言随着移动互联网的迅猛发展，移动终端用户群体日益庞大。
为了满足用户对于多元化、个性化内容的需求，一个面向移动终端用户的题目推荐与练习系统显得尤为重要。
本文将详细阐述该系统的设计与实现过程，包括系统架构、核心功能、算法原理及系统测试等环节。
二、系统架构设计本系统采用前后端分离的架构设计，前端采用移动端友好的UI/UX设计，后端则负责数据处理和业务逻辑的实现。
系统架构主要包括以下几个部分：1. 数据层：负责存储和管理题目数据、用户数据等。
采用数据库技术，保证数据的安全性和可扩展性。
2. 业务逻辑层：负责处理用户的请求和操作，调用相关算法进行题目推荐。
3. 接口层：提供API接口，实现前后端的通信。
4. 前端展示层：采用移动端友好的UI/UX设计，提供用户友好的界面和操作体验。
三、核心功能设计本系统具备以下核心功能：1. 题目推荐：根据用户的答题记录、兴趣偏好等因素，推荐相应的题目。
采用协同过滤、内容推荐等算法，实现个性化的题目推荐。
2. 练习功能：用户可以选择不同难度的题目进行练习，支持多种练习模式，如单选题、多选题、填空题等。
3. 用户管理：注册、登录、个人信息修改、密码找回等功能。
4. 数据统计与分析：对用户的答题记录、练习情况等进行统计和分析，为后续的题目推荐提供数据支持。
四、算法原理及实现本系统采用协同过滤和内容推荐相结合的算法进行题目推荐。
协同过滤算法通过分析用户的答题记录和兴趣偏好，找出与用户兴趣相似的其他用户，然后根据这些相似用户的答题记录推荐题目。
内容推荐算法则根据题目的内容和难度等因素，推荐适合用户的题目。
在实现过程中，我们采用了机器学习技术对用户的行为数据进行学习和分析，提取出用户的兴趣偏好和答题能力等信息。
然后，通过调用相关算法，实现个性化的题目推荐。
此外，我们还采用了数据挖掘技术对用户的答题记录进行深度分析，发现用户的潜在需求和兴趣点，进一步提高题目推荐的准确性。
基于神经网络的多目标优化算法研究引言随着人工智能的快速发展，神经网络作为一种强大的模型已成为多领域研究的焦点。
多目标优化是现实应用中的常见问题之一，传统的优化算法在解决多目标问题时常常面临着效率低下和解的精度问题。
因此，基于神经网络的多目标优化算法的研究变得尤为重要。
本文将对基于神经网络的多目标优化算法进行研究和总结，包括网络结构设计、训练策略和应用案例。
章节一：神经网络在多目标优化中的应用概述本章节首先介绍神经网络在多目标优化中的应用场景，包括资源分配、路径规划和组合优化等。
接着，介绍传统的多目标优化算法存在的问题，并分析神经网络在解决多目标优化问题中的优势。
最后，提出本文的研究目标和内容。
章节二：基于神经网络的多目标优化算法设计本章节介绍基于神经网络的多目标优化算法的设计。
首先，详细介绍神经网络的基本原理和常用的网络结构，包括多层感知机、卷积神经网络和循环神经网络等。
接着，讨论在多目标优化中使用的目标函数的设计方法。
最后，针对不同的多目标优化问题，提出相应的神经网络模型设计策略，包括网络深度、神经元数量和激活函数的选择等。
章节三：基于神经网络的多目标优化算法训练策略本章节介绍基于神经网络的多目标优化算法的训练策略。
首先，讨论数据集的采集和处理方法，包括数据预处理、特征选择和数据平衡等。
接着，介绍常用的神经网络训练方法，包括反向传播算法、梯度下降算法和遗传算法等。
最后，探讨如何有效评估和优化训练结果，提高算法的性能和泛化能力。
章节四：基于神经网络的多目标优化算法的应用案例本章节选取几个典型的应用案例，介绍基于神经网络的多目标优化算法在实际问题中的应用。
案例包括电力系统调度、物流路径规划和金融投资组合优化等。
通过具体的案例分析，验证了基于神经网络的多目标优化算法的有效性和实用性。
结论本文对基于神经网络的多目标优化算法进行了深入研究和总结。
通过网络结构设计、训练策略和应用案例的探讨，揭示了基于神经网络的多目标优化算法在解决实际问题中的潜力和优势。
神经网络论文以下是一些关于神经网络的重要论文：1. "A Computational Approach to Edge Detection"，作者：John Canny，论文发表于1986年，提出了一种基于神经网络的边缘检测算法，被广泛应用于计算机视觉领域。
2. "Backpropagation Applied to Handwritten Zip Code Recognition"，作者：Yann LeCun et al.，论文发表于1990年，引入了反向传播算法在手写数字识别中的应用，为图像识别领域开创了先河。
3. "Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition"，作者：Yann LeCun et al.，论文发表于1998年，介绍了LeNet-5，一个用于手写数字和字符识别的深度卷积神经网络。
4. "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks"，作者：Alex Krizhevsky et al.，论文发表于2012年，提出了深度卷积神经网络模型（AlexNet），在ImageNet图像识别竞赛中取得了重大突破。
5. "Deep Residual Learning for Image Recognition"，作者：Kaiming He et al.，论文发表于2015年，提出了深度残差网络（ResNet），通过引入残差连接解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题。
6. "Generative Adversarial Networks"，作者：Ian Goodfellow etal.，论文发表于2014年，引入了生成对抗网络（GAN），这是一种通过博弈论思想训练生成模型和判别模型的框架，广泛应用于图像生成和增强现实等领域。
---文档均为word文档，下载后可直接编辑使用亦可打印---摘要兴趣点（Point of Interest，POI）推荐是基于位置的社交网络（location-based social networks,LBSN）中的一项重要服务。
随着基于位置的社交网络的高速发展，网络中的数据呈现爆炸式增长，兴趣点推荐已成为一个重要的研究问题，它能够帮助人们从海量的数据中发现自己潜在的感兴趣地点。
前人已经提出许多利用传统机器学习解决POI推荐的方法，然而，与很多传统的推荐问题（例如音乐，电影）相比，POI推荐面临着新的挑战，丰富的上下文信息以及数据稀缺问题。
地理影响作为重要的上下文信息，对于兴趣点推荐有着至关重要的意义。
例如，用户们通常会访问家附近或者工作地点附近的兴趣点。
签到数据的稀缺问题使得现有的POI推荐方法面临着严峻的挑战。
随着神经网络的兴起，神经网络在自动控制、模式识别、图像处理等领域已经取得很好的绩效。
在本文中，我们提出使用RNN神经网络的变体LSTM网络，并且融入地理位置信息的方法实现兴趣点推荐，在本文中我们称此方法为Geo-LSTM。
将上述方法运用在公开数据集Foursquare和Gowalla上的实验表明，该方法能够进行有效的POI推荐，在召回率和精确率指标方面，都体现出明显的优势。
关键词：POI；推荐系统；神经网络；LSTM；AbstractPoints of Interest (POI) recommendation is an important service in location-based social networks (LBSN). With the rapid development of location based social networks and the explosive growth of data in the network, the recommendation of interest points has become an important research problem, which can help people discover their potential sites of interest from the mass of data. Predecessors have proposed many ways to use conventional machine learning to solve POI recommendation. However, POI recommendation faces new challenges, rich contextual information, and data scarcity issues compared to many traditional recommendations (eg, music, movies).Geographical influences are important contextual information and are of crucial importance for point of interest recommendations. For example, users often visit points of interest near homes or near work locations.The scarcity of check-in data makes existing POI recommendation methods face severe challenges. With the rise of neural networks, neural networks have achieved good performance in the fields of automatic control pattern recognition and image processing. In this paper, we present a variant LSTM network using a RNN neural network, and incorporate geographic information methods to achieve interest point recommendations. In this article we call this method Geo-LSTM. The above method was applied to the public data set Foursquare and Gowalla. Experiments show that this method can effectively recommend POI. Both the recall rate and the precisionindex show obvious advantages.Keywords:POI; recommendation system; neural network; LSTM;前言近年来，随着GPS设备、卫星通信等移动互联网技术的兴起和突破，人们日常使用的终端设备（例如手机，平板）的定位功能也越来越准确。
在此大环境下，基于位置的社交网络（LBSN）迅速发展起来。
POI（point-of-interest）推荐是推荐领域热门的研究内容。
POI推荐面临着丰富的上下文以及数据稀缺的问题，用传统的方式实现POI推荐已经不能满足当前发展的需求。
幸运的是，LBSN的快速兴起，极大的促进了POI推荐的发展，它为我们的实验研究提供了重要的信息，即地理位置信息。
用户通常倾向于访问家附近或者工作地点附近的兴趣点，可见，将地理信息融入POI推荐是非常必要的。
传统的机器学习进行推荐，广为人知的技术有矩阵分解模型，基于链接的模型等。
虽然利用传统的机器学习做推荐在电影、音乐等推荐系统中取得了突出的成绩，但是在电影、音乐等推荐问题中，并不存在丰富的上下文和数据稀缺等问题，因而在POI 推荐中，使用传统的推荐方法并不一定能获得令人满意的结果。
用传统的机器学习方法做POI推荐有很大的局限性，迫使我们使用全新的方式解决。
近十年来，随着人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）的研究工作不断深入，其在模式识别，预测估计，图像处理等领域已经取得巨大成就，并且表现出了优良的智能型。
而其中的一种网络，循环神经网络（RNN）也取得了广泛应用。
本文以循环神经网络（RNN）为主要研究对象，研究并分析，现有的循环伸进网络的原理以及其优缺点。
在深入分析研究RNN网络变体LSTM的基础上，改变LSTM 三门的结构，修改其cell结构，以实现POI推荐，并在公开数据集上进行实验验证。
在此过程中完成的主要工作以及创新点列举如下：（1）对比前人们的算法模型，分析优缺点，在本实验中加入地理信息作为推荐的依赖之一。
（2）分析RNN神经网络的特征，对比其两个著名变体LSTM和GRU，最终选取LSTM作为基础模型。
（3）修改LSTM模型的核心cell部分，将地理信息作为第四个门进行修改。
（4）在公开的数据集上面进行实验验证，将召回和精确率作为评估模型标准，并呈现实验结果。
第一章绪论本章节首先介绍了兴趣点（point of interest，POI）推荐的研究背景和意义，其次简述了本文所完成的工作以及本文的创新点，最后呈现了本文的组织结构。
1.1 研究背景及意义随着历史潮流的推进，人类已从工业时代进入了信息时代，信息时代的高速发展和互联网的迅速普及，影响着人们生活的方方面面，同时给人们的生活带来了巨大的便利。
随着人们生活水平的不断提高，很多娱乐消费的地点日益增多，互联网提供了展示这些地点的平台，例如国内的美团、饿了么等。
但正是因为繁多的地点，给人们带来了困扰。
以饭店为例，饭店很多，因此人们可以品尝各种美味佳肴，然而并不是所有的地点都令人满意，有的地点很有人气，但是对于某一个特定用户，或者不能满足个性化需求。
于是，迫切的需要兴趣点推荐算法的出现，帮助人们筛掉不感兴趣的地点，并将用户感兴趣的地点推荐给用户，它的出现便利了人们的生活，在繁忙的时代中节约了宝贵时间。
很显然，这样的推荐需要具备个性化，不同的用户会有不一样的评价标准。
传统的推荐算法大多基于协同过滤。
基于协同过滤的算法虽然应用广泛，但是利用其进行兴趣点推荐存在很多弊端。
第一，存在数据稀缺的问题。
基于协同过滤的算法对于数据集的要求很高，应用的很广泛的公司，例如亚马逊，雅虎等均在其往年的经营中收集积累了大量的数据信息，因而得以获得较好的推荐成果，然而，如果应用到POI推荐上，由于兴趣点个数以及用户个数均繁多，且用户访问的兴趣点个数也是有限的，则会出现严重的数据稀缺问题，直白的说，其形成的用户评分矩阵会面临严重的稀疏问题。
在此基础上不利于基于协同过滤算法的推荐。
第二，存在冷启动问题，当在推荐网络中加入新用户时，新用户没有任何访问兴趣点的信息，我们既获取不到该新用户与兴趣点的相关性，也获取不到该新用户与其他用户的相关性。
因此通常会推荐当前较为人们的兴趣点给改新用户，这种推荐不能够实现个性化。
此外，还会出现长尾的弊端。
用户对于不感兴趣地点的过多反应，可能会给POI推荐造成干扰。
第三，基于协同过滤的方法，利用的信息有限，隐藏信息会被忽略，例如地理信息。
近年来，由于移动手机、平板、智能手表等移动设备的不断普及，使得基于位置的网络服务不断壮大。
由于位置感知型社交媒体的涌现，人们可以便捷容易地分享与获取位置相关的内容。
例如，Foursquare已经拥有了超过5000万的活跃用户，Yelp拥有约2100万用户和1.02亿条地理坐标的企业评论。
LBSN的迅速兴起给POI推荐，带来了位置信息这一重要的隐藏信息，位置信息的利用，可以有效的提高推荐的精度以及召回。
第四，用户的兴趣偏好并非一成不变的。
Noulas等人已经发现60％-80％的用户当前所访问内容并不在过去的一个月访问过的兴趣点内[1]。
随着时间的推进，用户的兴趣偏好会随之改变，如果一直沿用以前学习到的兴趣点推荐，会失去灵活性，换言之，传统的协同过滤不能随着时间的迁移，做出相应的推荐，因此在传统的推荐中需要引入时间因子，预测的用户兴趣偏好会随着该时间因子而相应改变。
第五，对于新加入的兴趣点，由于历史数据集中并没有任何用户在该点签到的记录，但是这并不意味这该新的兴趣点是不受欢迎的。
