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公开(公告)号:CN112380426B
公开(公告)日:2023-10-13
申请号:CN202011145585.8
申请日:2020-10-23
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9537 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于图嵌入与用户长短期兴趣融合的兴趣点推荐方法、系统,包括从基于位置的社交网络中的签到数据中提取兴趣点数据,采用用户轨迹提取算法对用户签到数据进行预处理,提取出用户轨迹数据;通过分析兴趣点数据输入至图嵌入模型中生成最终兴趣点向量表示;采用普通嵌入模型来处理用户ID信息生成用户长期兴趣向量,通过门控循环单元模型来处理用户轨迹数据生成用户短期兴趣向量,将用户长期兴趣向量与用户短期兴趣向量进行融合,得到最终用户兴趣向量;将兴趣点向量表示与用户兴趣向量输入至推荐模型,得到用户前往所有兴趣点的概率分布,取概率最高的K个兴趣点进行推荐,使得本发明以较小的计算代价获得了较高的兴趣点推荐准确率。
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公开(公告)号:CN112380426A
公开(公告)日:2021-02-19
申请号:CN202011145585.8
申请日:2020-10-23
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9537 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于图嵌入与用户长短期兴趣融合的兴趣点推荐方法、系统,包括从基于位置的社交网络中的签到数据中提取兴趣点数据,采用用户轨迹提取算法对用户签到数据进行预处理,提取出用户轨迹数据;通过分析兴趣点数据输入至图嵌入模型中生成最终兴趣点向量表示;采用普通嵌入模型来处理用户ID信息生成用户长期兴趣向量,通过门控循环单元模型来处理用户轨迹数据生成用户短期兴趣向量,将用户长期兴趣向量与用户短期兴趣向量进行融合,得到最终用户兴趣向量;将兴趣点向量表示与用户兴趣向量输入至推荐模型,得到用户前往所有兴趣点的概率分布,取概率最高的K个兴趣点进行推荐,使得本发明以较小的计算代价获得了较高的兴趣点推荐准确率。
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