[發明專利]一種區分用戶探索性模式和時空重訪問模式的POI推薦方法及裝置在審
| 申請號： | 202210719348.0 | 申請日： | 2022-06-23 |
| 公開（公告）號： | CN115130018A | 公開（公告）日： | 2022-09-30 |
| 發明（設計）人： | 樂鵬;李皓;李尚城 | 申請（專利權）人： | 武漢大學;東風暢行科技股份有限公司 |
| 主分類號： | G06F16/9537 | 分類號： | G06F16/9537;G06F16/9536;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 羅飛 |
| 地址： | 430072 湖北省武*** | 國省代碼： | 湖北;42 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 區分 用戶 探索 模式 時空 訪問 poi 推薦 方法 裝置 | ||
1.一種區分用戶探索性模式和時空重訪問模式的POI推薦方法，其特征在于，包括：
S1：獲取所有用戶的歷史簽到數據，其中用戶的歷史簽到數據包括用戶編號、簽到時間、POI編號、POI的空間位置；
S2：根據用戶的歷史簽到數據中的用戶編號、POI編號以及POI的空間位置，隨機初始化用戶嵌入向量、POI嵌入向量和空間嵌入向量，并根據用戶嵌入向量、POI嵌入向量和空間嵌入向量生成嵌入向量eq、ek、ev；
S3：建模用戶的探索性模式偏好，將用戶的序列表示E輸入到自注意力網絡中進行學習，輸出新的序列表示，其中，新的序列表示中的最后一個向量為用戶探索性模型的偏好，輸出在探索性模式下POI候選集中所有POI的評分，用戶的序列表示根據嵌入向量eq、ek、ev獲得，POI候選集根據所有用戶的歷史簽到數據獲得；
S4：建模用戶的時空重訪問模式偏好，計算時空相似性系數，并根據輸入時空相似性系數、新的序列表示以及新的序列表示中的最后一個向量，計算在時空重訪問模式下POI候選集中所有POI的評分；
S5：根據時空相似性系數、新的序列表示以及新的序列表示中的最后一個向量，計算探索性模式的轉換概率和時空重訪問模式的轉換概率；
S6：根據在探索性模式下POI候選集中所有POI的評分、探索性模式的轉換概率、在時空重訪問模式下POI候選集中所有POI的評分以及時空重訪問模式的轉換概率，計算POI推薦的最終得分；
S7：對POI推薦的最終得分進行排序，對最終得分最高的N個得分對應的POI進行推薦。
2.如權利要求1所述的區分用戶探索性模式和時空重訪問模式的POI推薦方法，其特征在于，S1中POI的空間位置包括POI經緯度。
3.如權利要求1所述的區分用戶探索性模式和時空重訪問模式的POI推薦方法，其特征在于，步驟S2包括：
S2.1：將用戶的歷史簽到數據固定為一個長度為m的序列；
S2.2：隨機初始化用戶嵌入向量、POI嵌入向量和空間嵌入向量，分別定義為euser、epoi和espatial；
S2.3：根據用戶嵌入向量、POI嵌入向量和空間嵌入向量生成嵌入向量eq、ek、ev，其中，嵌入向量eq表示為eq＝euser+epoi+espatial，嵌入向量ek表示為ek＝euser+epoi+espatial，嵌入向量ev表示為ev＝epoi+espatial。
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