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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于自编码器的模型，即SAE-NAD，用于学习非线性用户-地点关系。通过多维关注机制自适应地区分用户偏好程度，并通过POI嵌入与径向基函数内积相结合的方法实现在检查的POI的相似和附近邻居上使用户到达更高的可达性。在三个真实世界数据集上进行了广泛的实验，证明了本模型的有效性。
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关键要点
- 提出了一种基于自编码器的模型SAE-NAD
- 该模型用于学习非线性用户-地点关系
- 采用多维关注机制自适应地区分用户偏好程度
- 结合POI嵌入与径向基函数内积的方法
- 提高用户在检查的POI的相似和附近邻居上的可达性
- 在三个真实世界数据集上进行了广泛的实验
- 实验结果证明了本模型的有效性
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