Abstract: In location-based services (LBS), trip recommendation accuracy is challenged by diverse user preferences and complex transfer behaviors. Previous studies overlook the reverse effect of following POIs on previously visited ones. To address this, we propose a Graph-based Double-layer Bidirectional Trip Recommendation (GDB-TR) model.

为了同时捕获空间和时间依赖关系，文章提出了一种基于神经网络的交通预测方法—时间图卷积网络 (T-GCN)模型，该模型结合了图卷积网络 (GCN)和 门控递归单元 (GRU)。 GCN用于学习复杂的拓扑结构来捕获空间依赖关系，GRU用于学习交通数据的动态变化来捕获时间依赖关系。 T-GCN模型应用于基于城市路网的交通预测。 实验表明T-GCN模型预测结果优于基准模型。 提出了一种新的基于城市道路网络的交通预测方法—时间图卷积网络 (T-GCN)。 主要贡献如下： …

2020年9月27日 · GCN 主要是将卷积操作应用到图结构上，如下图所示，GCN 输入的 chanel 为 C(即节点 Xi 特征向量的维度)， GCN 输出的 chanel 为 F，即每个节点 (Zi) 的特征向量维度为 F，最后用节点的特征对节点进行分类预测等：

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GCN精妙地设计了一种从图数据中提取特征的方法，从而让我们可以使用这些特征去对图数据进行 节点分类（node classification）、图分类（graph classification）、边预测（link prediction），还可以顺便得到 图的嵌入表示（graph embedding），可见用途广泛。 因此现在人们脑洞大开，让GCN到各个领域中发光发热。 eg: 图在现实生活中应用广泛，例如表示电影和演员的关系、人际交往关系，用户和购买过的商品的关系都可以用图来表示。 针对图数据，通常有以下几种比较 …