《表2 Gowalla和Brightkite的信息统计》

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《TPR-TF:基于张量分解的时间敏感兴趣点推荐模型》

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为了获得更好的推荐性能，在Gowalla和Brightkite两个数据集上分别移除用户签到次数少于50次和10次、POI签到用户总数小于50人和10人的数据。最终，将整个数据集划分为3部分:70%进行训练，10%进行验证，20%进行测试。两个数据集的统计结果如表2所示。