计算机应用

作者：徐则林, 杨敏, 陈勐

单位：1.自然资源部城市国土资源监测与仿真重点实验室，广东 深圳 518034；2.山东大学 软件学院，济南 250101

关键词：兴趣点类别,表征学习,特征融合,兴趣点语义,矩阵分解

基金：自然资源部城市国土资源监测与仿真重点实验室开放基金资助课题(KF?2021?06?079)

准确表征兴趣点（POI）类别（如大学、餐厅等）是理解城市空间、辅助城市计算的关键。现有的POI类别表征模型通常只挖掘用户在POI之间的移动行为并学习序列特征，而忽视了POI数据的空间特征和文本语义特征。为了解决上述问题，提出一种融合空间和文本信息的POI类别表征学习模型Cat2Vec。首先，利用POI的空间共现关系构建POI类别共现点互信息（PMI）矩阵；然后，基于预训练的文本表征模型学习POI的文本语义特征；最后，引入新的映射矩阵，并基于矩阵分解技术将PMI矩阵分解为POI类别表征矩阵、文本语义特征矩阵以及映射矩阵的内积。在两个真实世界的数据集Yelp和高德上进行的POI语义重叠度评测中，相较于基准模型中表现最好的Doc2Vec模型，所提模型的性能分别平均提高了5.53%和8.17%。实验结果表明所提模型能更有效地嵌入POI语义。

来源：2023年第8期

《计算机应用》期刊编辑部

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