【摘 要】
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基于移动网络的快速发展,饿了么、美团等这一类基于位置的社交网络在我们日常生活中日益普及,随即积累了大量的用户在兴趣点的签到数据、评论这就激发了许多研究者对兴趣点进
【机 构】
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广东工业大学计算机学院,佛山科学技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61603101),国家自然科学基金(No.61472089),NSFC-广东联合基金(No.U1501254),广东省自然科学基金资助项目(No.2014A030308008),广东省科技计划项目(N«>.2015B010108006)
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基于移动网络的快速发展,饿了么、美团等这一类基于位置的社交网络在我们日常生活中日益普及,随即积累了大量的用户在兴趣点的签到数据、评论这就激发了许多研究者对兴趣点进行各种研究,例如兴趣点分类、推荐任务但现有众多的研究都是基于评论数据,进而把兴趣点分类转化为文本分类,而忽略兴趣点的其他信息,例如兴趣点的名称信息。针对以上问题,提出结合兴趣点名称和评论文本的信息,为城市兴趣点构建一个异构图网络,利用图卷积神经网络模型进行兴趣点分类:实验证明,所提出的异构图模型,充分利用这两种异质信息,并相对于基准模型不仅保持其
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