KDD2020的一篇序列推荐的论文《Geography-Aware Sequential Location Recommendation》

今天看了KDD2020的一篇序列推荐的论文《Geography-Aware Sequential Location Recommendation》，跟自己的研究不像，其他的论文还没发布，先看看这篇发布的。

摘要

序列位置推荐在移动预测、路径规划和基于位置的广告等应用中起着重要的作用。现有的方法虽然从张量分解发展到基于RNN的神经网络，但由于缺乏对地理信息的有效利用，存在稀疏性问题。为此，我们提出了一种基于自注意网络（GeoSAN）的地理感知顺序推荐算法。一方面，我们提出了一种新的基于重要性抽样的损失函数优化方法，通过强调信息负样本的使用来解决稀疏性问题。另一方面，为了更好地利用地理信息，GeoSAN用一个自我关注的基图编码器来表示每个GPS点的分层网格。此外，我们还提出了地理唤醒型采样器，以提高负样本的信息性。我们用三个真实的lbsn数据集对所提出的算法进行了评估，结果表明GeoSAN比最先进的序列定位推荐算法的性能提高了34.9%。实验结果进一步验证了新的损失函数、地理编码器和地理感知负采样器的有效性。

引言

随着信息技术的飞速发展，人类的流动行为越来越需要数字化和与朋友分享。流动行为可以用来理解和预测人类的流动性[9,33]，促进个体的日常生活，如就餐、交通、娱乐等。然而，由于数据缺失和稀疏性，个体的活动性并不总是可预测的[19,28]。序列位置推荐是在给定个体移动历史的情况下，预测位置的个性化排序，通过挖掘群体的智慧，对提高未知位置上移动的可预测性具有重要作用。除了移动性预测，序列定位推荐在许多其他应用中也很有用，从路线规划到基于位置的应用广告近年来，序列位置推荐方法从张量分解、度量学习到基于RNN/CNN的神经网络。例如，针对个性化位置转移建模的简洁性问题，扩展了基于个体化马尔可夫链的因式分解[26]，基于度量学习，提出了个性化排名度量嵌入（PRME）来建模个性化位置转移[8]，并进一步扩展到考虑地理影响用估计的过渡段乘以旅行距离概率。到捕获长期依赖性，递归神经网络如GRU和LSTM被扩展为包含时空信息[5,13,22,34,40]，通过嵌入旅行距离、旅行时间和每周时间，或设计时空门来控制信息在…之间流动这些现有的方法，两个重要的挑战没有得到很好的解决。首先，地理信息仍未得到有效利用。众所周知，位置的GPS位置对于描述位置之间的物理接近性非常重要，个人的移动历史通常表现为空间聚集现象[16,36]。因此，对位置的精确GPS位置进行编码是必不可少的。第二，这些方法可能存在稀疏性问题。请注意，用户通常访问少量不同的地点[27]，消极偏好的地点与潜在的积极地点混合在一起。这些方法使用BPR损失[25]或二进制交叉熵损失进行优化，通过对比访问位置和未访问位置的随机样本。然而，样本之间的信息量是不同的，因此在这些损失函数中平等对待它们是远远不够的最佳。到为此，我们提出了一种基于自注意网络（GeoSAN）的地理感知顺序推荐算法。在GeoSAN中，除了嵌入用户、位置和时间外，我们还通过一种新颖的地理编码器嵌入位置的精确GPS来解决第一个挑战。更具体地说，我们首先遵循tile map系统，在不同的detail级别将世界地图切割成大小相同的tile（即网格），并使用quadtree keys（简称quadkeys）作为网格寻址。然后呢，给定特定的详细程度，将GPS点映射到一个网格，用grid1的quadkey表示。四键atlevell可以解释为以4为基数的位数。例如，埃菲尔铁塔（纬度=48.858093，经度=2.294694）在第17个细节层级使用四元键“12022001101200033”表示。直接嵌入四边形是直观和直接的，但是网格之间的空间接近性仍然不是编码。注意每个四边形键以其父网格的四边形键开始，而相邻网格的四元键彼此相似。因此，我们应用自注意网络对n-gramof四元键进行编码，使得附近的网格相似代表。到针对稀疏性问题，我们提出了一种基于重要性抽样的加权二元交叉熵损失，使得信息负样本更具权重。训练的梯度越大，训练的梯度就越大加速了损失函数可适用于任何负采样，并可由任何解算器进行优化。为了进一步利用地理信息，我们提出了地理感知负样本，即以更大的概率对更多信息的负位置进行采样，提升负面信息性样品。

本文的主要贡献如下：

•提出了一种基于自注意网络（GeoSAN）的地理感知顺序推荐算法，为了捕捉长期序列相关性，充分有效地利用地理信息。

•我们提出了一种基于自我注意的地理编码器来表示位置的精确GPS位置，从而可以捕捉到相邻位置之间的空间邻近性。我们提出了一种新的基于重要性抽样的损失函数来优化GeoSAN，使得更多信息量的负样本被赋予更大的权重。地理感知负样本也被提出作为建议分布，以提高阴性样本的信息性。

•我们使用三个真实的LBSN数据集来评估GeoSAN。结果表明，GeoSAN不仅显著优于目前最先进的位置序列推荐算法，而且显示了新的损失函数的优点，以及两种融合地理信息方法的有效性

剩下的就不翻译了。。。。

模型图：

主要关注到一点：

发现4：添加用户嵌入或时间嵌入不会提高性能改进。这个可能导致签入嵌入空间和候选位置嵌入空间之间的不匹配。在这两个变体（V，VI）中，加法嵌入首先与位置嵌入和地理编码相连接，然后经过线性化层。这个可能导致与候选嵌入空间的偏差（位置嵌入⊕地理编码）。我们也尝试在序列编码器的输出上实现这种线性投影（后期融合方法），但这也不会提高推荐精度

没看这个finding之前以为用户和时间的嵌入是有帮助的，最终结果却是没有什么帮助，反而会有嵌入空间不匹配的问题！！！

论文下载：

http://staff.ustc.edu.cn/~liandefu/paper/locpred.pdf

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