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摘 要：現(xiàn)有的下一個興趣點（point of interest，PoI）推薦技術存在三個主要問題：使用過于簡單的方法構建用戶興趣模型、忽略用戶和PoI之間在時空維度上的互動以及未能充分挖掘用戶間復雜的高階交互信息。針對這些問題，提出一種新穎的超圖學習模型FSTMH，細粒度地融合時間、空間和語義信息，用于下一個PoI推薦。（剩余23409字）
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面向下一個興趣點推薦的細粒度時空多語義超圖學習
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