EAGLE-Lab博士生方辉的论文被顶级期刊TMC接收
IEEE Transactions on Mobile Computing (TMC) 是计算机网络领域顶级期刊，是中国计算机学会(CCF) 推荐的A类国际学术期刊，影响因子为6.075。EAGLE实验室博士生方辉的论文《Learning Co-occurrence Patterns for Next Destination Recommendation》被TMC录用为长文。
下一个目的地推荐是理解人类出行行为的一个重要研究领域，然而由于用户出行模式的有限规律性，现有的研究往往会出现欠拟合的问题。为了解决这个问题，本文利用不同的共现模式(Co-occurrence Patterns, CoPs)来发现潜在的用户偏好。这些模式捕获了用户旅行中具有相似空间和时间特征的交叉点。然而，传统的基于图神经网络(GNN)的方法难以有效地处理复杂的时空CoPs。为了克服这些挑战，本文提出了一个新的框架，称为DHIN(动态异构信息网络)。
首先，为了解决欠拟合问题，DHIN利用丰富的特征和连接关系构建了复杂的CoPs。同时，为了解决冷启动用户的需求，DHIN根据全局用户的出行轨迹，捕捉动态城市热点，生成图上的软连接。
此外，为了对动态异构信息建模，DHIN采用了分层注意机制并集成了动态编码器。该机制集成了多层次的关注，从异构属性和结构中学习信息嵌入，同时动态编码器处理时间信息以更新节点表示。
我们在实际轨迹数据上进行的大量实验证明了所提出的DHIN模型的有效性
