8月30日，人工智能领域的国际跨学科期刊Knowledge-Based Systems发来通知，我校电子与信息工程学院大数据分析与人工智能实验室、辽宁工大智能化矿山工业物联网与矿业大数据可视分析创新团队孟祥福、方金凤完成的论文“URPI-GRU: an approach of next POI recommendation based on user relationship and preference information”被该期刊录用。

Knowledge-based Systems是计算机和人工智能交叉领域的顶级国际期刊，旨在关注基于知识和其他人工智能技术的系统研究。Knowledge-Based Systems影响因子8.139，中科院分区1区，Top期刊。

无线通信设备的快速普及以及GPS定位技术的快速发展使得基于位置的服务逐渐渗入人们生活的各个方面。下一个兴趣点推荐作为基于位置服务的重要应用之一，一直备受研究者青睐。目前的下一个兴趣点推荐方法对用户的整条访问记录进行学习，忽略了用户关系以及不同时间偏好对用户当前决策行为的不同影响。基于此，论文将用户关系引入到下一个兴趣点推荐中，并提出一种分段式的用户偏好学习方法有效建模用户偏好。论文以GRU网络和K-近邻策略作为主要支撑技术，通过GRU网络学习用户的近期偏好，通过K-近邻策略挖掘用户的长期偏好，最后将用户的长短期偏好进行联合分析，预测各兴趣点与用户偏好的贴近程度，进而实现准确的下一个兴趣点推荐。在真实的数据集上进行大量的实验分析对比，验证了该方法的有效性和先进性。

该项研究成果对我院计算机学科发展和“辽宁省无线射频大数据智能应用重点实验室”智慧城市研究方向具有重要支撑和引领作用。

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