申请/专利权人：重庆邮电大学

申请日：2024-01-09

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117874342A

主分类号：G06F16/9535

分类号：G06F16/9535;G06F16/9537;G06N5/02;G06N3/0442

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明属于社交网络下一个兴趣点推荐领域，涉及一种结合用户长短期偏好的下一个兴趣点推荐方法，包括：获取原始数据，对原始数据进行预处理，得到新数据集；提取新数据集的相关属性生成用户访问兴趣点的签到记录；根据用户访问兴趣点的签到记录提取用户访问兴趣点的时空轨迹表示，根据用户访问兴趣点的时空轨迹构建用户偏好知识图和用户偏好异构图；将用户偏好知识图和用户偏好异构图输入序列模型中，得到推荐预测概率；根据推荐预测概率得到有序推荐集合；在有序推荐集合中选取最优的兴趣点进行推荐；本发明综合用户偏好信息、时空信息和签到信息，为目标用户推荐符合其长短期偏好的兴趣点。

主权项：1.一种结合用户长短期偏好的下一个兴趣点推荐方法，其特征在于，包括：S1、获取原始数据，并对原始数据进行预处理，得到新数据集；所述原始数据包括用户访问记录数据、签到序列数据和时空信息数据；S2、提取新数据集的相关属性，根据相关属性生成用户访问兴趣点的签到记录；所述相关属性包括用户访问兴趣点的时间信息、经纬度坐标信息；S3、根据用户访问兴趣点的签到记录提取用户访问兴趣点的时空轨迹表示，根据用户访问兴趣点的时空轨迹表示构建带有时空特性的用户偏好知识图和用户偏好异构图；S4、将用户访问兴趣点的时空轨迹表示、用户偏好知识图和用户偏好异构图输入序列模型中，得到兴趣点的推荐预测概率；S5、根据兴趣点的推荐预测概率选取兴趣点，得到有序推荐集合；S6、在有序推荐集合中选取最优的兴趣点进行推荐。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆邮电大学 一种结合用户长短期偏好的下一个兴趣点推荐方法

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