【技术实现步骤摘要】
基于时空信息表示的下一兴趣点推荐方法
[0001]本专利技术涉及推荐
，尤其涉及一种基于时空信息表示的下一兴趣点推荐方法。
技术介绍
[0002]智能设备以及移动互联网的普及促进了Foursquare、Gowalla、Yelp、Twitter、微信和微博等基于位置的社交网络(Location
‑
based Social Networks，LBSNs)的日益壮大，吸引了大量的用户。人们通过LBSNs平台提供的签到功能对地点进行签到，将自己的动态和实时位置分享给好友，并发表与地点相关的意见、照片和评论等信息与朋友进行互动，这种社交方式日益渗透到公众的日常生活当中，逐渐演变为人们生活中一种重要的交流方式。
[0003]作为LBSNs的核心功能之一，下一兴趣点推荐技术具有较为广泛的应用场景，在人们的生活中发挥着至关重要的作用。于政府而言，通过预测人们下一个要访问的兴趣点，政府可以设计更加合理的交通规划和调度策略，以缓解交通堵塞和人群聚集；对于打车拼车、外卖配送等平台，下一兴趣点预测技术可以准确的帮助司...
【技术保护点】
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种基于时空信息表示的下一兴趣点推荐方法，其特征在于，包括：个性化签到时间戳的月、周、日、小时四种粒度的周期信息，对于所述四种粒度任一粒度的周期表示，采用注意力机制自适应地将签到时刻t所在时段与相邻时段的表示相结合，得到所述粒度所在时段对于用户u的个性化表示；利用所述粒度所在时段对于用户u的个性化表示，采用注意力机制计算得到所述时刻t对于所述用户u的时间个性化表示；使用时间编码函数将签到时间戳映射到向量空间，以时间编码表示Φ(t)计算时间间隔，用来衡量两个时间戳之间的联系；根据所述时刻t对于用户u的时间个性化表示、所述时间编码表示及用户u签到兴趣点的嵌入式表示，计算用户签到序列的嵌入式表示S
u
；将因果卷积与Transformer结合起来增强用户签到序列的局部信息，以所述用户u的签到兴趣点的嵌入式表示为输入，得到因果卷积增强后的嵌入式表示S
′
u
；计算签到兴趣点的地理距离的嵌入式表示，得到空间关系的嵌入式表示E
Δ
；结合所述S
u
、所述S
′
u
、所述E
Δ
，计算用户u新的签到序列表示Z
u
；利用所述Z
u
，计算用户u在所述时刻t对兴趣点的偏好。2.如权利要求1所述的基于时空信息表示的下一兴趣点推荐方法，其特征在于，所述粒度所在时段对于用户u的个性化表示为：其中，s∈S，S＝{Month，DayOfWeek，Date，Hour}表示四种粒度周期信息的集合，s表示集合中的元素，即所述的四种粒度之一，R代表实数域，d为嵌入式表示的维度，对于粒度s，为所述粒度相邻m时段对于用户u的个性化表示：当m＜0时，表示在所述时刻t所在时段之前的第
‑
m个粒度时段；当m＞0时，则表示在所述时刻t所在时段之后的第m个粒度时段；注意力系数α
t，m
表示与的相似度，r
s
表示粒度s相邻时段的窗口大小。3.如权利要求2所述的基于时空信息表示的下一兴趣点推荐方法，其特征在于，所述粒度相邻m时段对于用户u的个性化表示为：其中，其中，为对于用户u，在所述时刻t粒度s的嵌入式表示，为对于用户u，在所述时刻t粒度s相邻m个时段的嵌入式表示，Δ
s
(t，m)表示在所述时刻t相邻的第m个粒度时段；当s表示月时，t
s
表示所述时刻t所在的月份，f为12；当s表示周时，t
s
表示所述时刻t所在的周，f为7；当s表示日时，t
s
表示所述时刻t所在的日，f为31；当s表示小时时，t
s
表示所述时刻t所在的小时，f为24，但不同于月、周、日的计算方式，对于小时而言，由于一天
是从0时开始的，所以当s表示小时时，Δ
s
(t，m)＝(t
s
+m)mod f。4.如权利要求3所述的基于时空信息表示的下一兴趣点推荐方法，其特征在于，所述注意力系数α
t，m
计算公式为：其中，r
s
表示粒度s相邻时段的窗口大小。5.如权利要求1所述的基于时空信息表示的下一兴趣点推荐方法，其特征在于，所述时刻t对于所述用户u的时间个性化表示T
技术研发人员：衡勇，周帆，郭峰，李启，汤润泽，礼欣，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：
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