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申请/专利权人：西南财经大学;中国农业银行股份有限公司四川省分行

摘要：本发明涉及兴趣点推荐技术，公开了一种兴趣点推荐方法，其分别构建用户的历史轨迹和当前轨迹，以当前轨迹所包含各兴趣点的特征表示作为输入，对其所包含各兴趣点进行自注意力计算，基于自注意力得分，获得短期活动隐藏状态；以历史轨迹所包含各兴趣点的特征表示，构建历史轨迹的特征矩阵；利用短期活动隐藏状态和历史轨迹的特征矩阵，基于交叉注意力机制，获得长期偏好张量；基于短期活动隐藏状态和长期偏好张量，预测下一个兴趣点。保证了长短期偏好的一致性，提高了用户偏好的表达能力，提高对用户下一个兴趣点的预测准确性。在位置服务、智能交通管理、社交媒体推荐等领域中具有较好的实用性。

主权项：1.一种兴趣点推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：A、训练兴趣点推荐模型A1、构建训练集获取签到数据，所述签到数据包括签到用户标签和签到兴趣点信息，所述兴趣点信息包括兴趣点标签以及兴趣点的位置信息和签到时间；基于签到用户标签，分别从签到数据中，提取各用户的兴趣点信息并根据时间线排列，构建各用户的历史轨迹；分别对各用户的历史轨迹，按预设的时间间隔进行划分，获得各用户的一组训练轨迹；针对各训练轨迹，将其按时间线排列的最后一个兴趣点作为真实签到，将其除真实签到以外的剩余兴趣点所组成的轨迹构成当前轨迹；分别基于各当前轨迹构建训练样本，所述训练样本包括当前轨迹、与该当前轨迹属于同一训练轨迹的真实签到以及该当前轨迹所属训练轨迹所属的历史轨迹；基于训练样本构建训练集；A2、从训练集中，提取至少一个训练样本，作为本轮训练的输入；针对输入的每一个训练样本，分别按如下步骤进行处理：A21、对输入训练样本的历史轨迹所包含各兴趣点，分别进行编码，获得各兴趣点的嵌入表示；根据各兴趣点的签到时间的先后顺序，为各兴趣点的嵌入表示添加位置编码向量，获得各兴趣点的特征表示；A22、以输入训练样本的当前轨迹所包含各兴趣点的特征表示作为输入，对其所包含各兴趣点进行自注意力计算，基于自注意力得分，获得训练样本的短期活动隐藏状态；A23、以输入训练样本的历史轨迹所包含各兴趣点的特征表示，拼接构成历史轨迹的特征矩阵；利用历史轨迹的特征矩阵和训练样本的短期活动隐藏状态，基于交叉注意力机制，获得训练样本的长期偏好张量；A24、基于输入训练样本的短期活动隐藏状态和长期偏好张量，利用推理网络，预测下一个兴趣点；A3、基于本轮训练输入的各训练样本的预测兴趣点和真实签到，计算交叉熵损失，根据交叉熵损失，采用梯度下降更新模型参数；A4、循环步骤A2-A3，直至达到训练终止条件，获得训练完成的兴趣点推荐模型；B、执行推荐任务：以待推荐用户的所有签到数据，构建其历史轨迹；按预设的时间间隔，以待推荐用户按时间线最后一个时间间隔所包含签到数据，构建其当前轨迹；然后，以历史轨迹和当前轨迹作为输入，利用训练完成的兴趣点推荐模型，输出下一个兴趣点。

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