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申请/专利权人：中国地质大学(武汉)
摘要：本发明公开了一种基于兴趣点特征分组的下一兴趣点推荐方法及存储介质，涉及信息推荐领域，基于兴趣点特征分组的下一兴趣点推荐方法，主要包括：对签到数据进行预处理、特征聚类和转化，得到高维特征嵌入向量，利用自注意力机制和拼接操作，得到签到数据嵌入向量；构造改进的Transformer模型和损失函数，利用签到数据嵌入向量和损失函数训练改进的Transformer模型，得到训练好的Transformer模型，利用训练好的Transformer模型来预测目标用户下一兴趣点。实施本发明提供的基于兴趣点特征分组的下一兴趣点推荐方法及存储介质，能提升兴趣点推荐精确度，节省计算资源，缩短整体运行时间。
主权项：1.一种基于兴趣点特征分组的下一兴趣点推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：从基于位置的社交网络中获取一组用户的签到记录，所述签到记录包含用户、兴趣点、兴趣点经纬度和签到时间戳；S2：对所述签到记录进行预处理，得到签到数据；S3：对所述签到数据进行兴趣点的特征聚类，得到区域分组集合、热度分组集合、周期分组集合；S4：根据所述签到记录、区域分组集合、热度分组集合、周期分组集合，对所述签到记录进行重构，得到签到记录序列；S5：根据所述签到记录序列，得到用户ID、兴趣点的地理区域类别、兴趣点的热度等级以及兴趣点的周期特征，利用嵌入模型，得到用户嵌入向量、兴趣点区域嵌入向量、兴趣点热度嵌入向量和兴趣点周期嵌入向量；S6：利用可学习线性变换层和多头注意力架构，将所述兴趣点区域嵌入向量、兴趣点热度嵌入向量和兴趣点周期嵌入向量映射到同一个向量空间进行筛选和组合，得到兴趣点嵌入向量；S7：根据所述用户嵌入向量、兴趣点嵌入向量，得到签到记录嵌入向量；S8：根据Transformer模型，构建改进的Transformer模型；S9：构建损失函数，利用所述损失函数和所述签到记录嵌入向量，对所述改进的Transformer模型进行训练，得到训练好的Transformer模型；S10：获取待预测签到记录序列，根据所述待预测签到记录序列，利用所述训练好的Transformer模型，生成目标用户下一兴趣点。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(武汉) 基于兴趣点特征分组的下一兴趣点推荐方法及存储介质
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