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申请/专利权人：辽宁工程技术大学
摘要：本发明公开了一种基于自注意力机制的下一个兴趣点推荐方法，首先对序列信息、时空信息以及上下文相关的动态社会关系进行集成建模；其次设计了两个并行通道长短期通道建模用户及其好友的长短期偏好，利用自注意力机制捕获用户任意两个历史签到之间的长距离依赖关系；最后预测用户在下一时刻对兴趣点的偏好得分。本发明将用户与兴趣点之间的交互构造成L2L图，L2L图表示兴趣点之间地理距离的接近程度，它实质上是一个加权无向图，其中一个顶点代表一个兴趣点，边表示兴趣点之间的空间相关性，边上权重表示地理距离，是一种自注意力网络可以处理的图数据，很好的利用了自注意力网络的优势，使得模型更容易训练和泛化。
主权项：1.一种基于自注意力机制的下一个兴趣点推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、数据采集；数据处理：将采集到的欧式空间数据构造为非欧式空间数据，将用户与兴趣点之间的交互数据构造为用户-兴趣点之间的L2L图；数据集划分：将处理好的数据集随机选取80％的历史交互作为训练集，用于训练模型；其余作为测试集，用于评估模型的推荐效果；对于数据集中每一个可以观察到的用户与兴趣点交互，将其视为正样本，然后执行负采样策略为用户没有交互的兴趣点配对负样本；步骤2、模型的构建：首先对序列信息、时空信息以及上下文相关的动态社会关系进行集成建模；其次设计了两个并行通道建模用户及其好友的长短期偏好；最后利用自注意力机制捕获用户任意两个历史签到之间的长距离依赖关系；步骤3、模型训练及下一个兴趣点推荐：将步骤1中得到的训练集和测试集分别用于训练和评估步骤2中构建的模型，模型通过概率计算得到用户-兴趣点之间的偏好分数，最终根据得到的偏好分数判断是否将兴趣点推荐给用户。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 辽宁工程技术大学 一种基于自注意力机制的下一个兴趣点推荐方法
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