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申请/专利权人：武汉大学
摘要：一种基于类别感知的跨区域友谊推断方法，涉及跨区域友谊推断领域，以位置社交网络服务数据为基础，通过用户、POI、POI类别和签到时间构建多个二部图网络，并将二部图网络嵌入到一个共享的维度空间中，利用一个异构注意力网络学习每个POI和POI类别的权重系数，并最终计算两个跨区域用户向量表示的相似度，作为此两个用户具有好友关系的概率值，本发明推断两个活动轨迹分布在不同区域下、且缺乏共同签到记录是否是朋友，并获得较为准确的预测结果。
主权项：1.一种基于类别感知的跨区域友谊推断方法，其特征在于，包括：S1.对用户签到数据进行数据清洗并统一数据格式；S2.将时间按照每天24个时间段和每周168个时间段进行划分，根据用户历史签到行为中的POI、POI类别和签到时间，构建6个二部图网络并嵌入到共享维度空间，共同捕获用户POI偏好和POI类别偏好；S3.通过类别感知的异构图注意网络，学习每个POI和POI类别对跨区域好友推断的权重系数，获得用户嵌入向量；S4.计算两个跨区域用户嵌入向量的余弦相似度，作为两个跨区域用户好友关系的概率值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 一种基于类别感知的跨区域友谊推断方法
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