【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及商业领域用户兴趣推荐，具体为基于混合结构图的用户兴趣点推荐方法、系统和设备。
技术介绍
1、随着大数据时代的到来，每分甚至每秒产生的信息量都呈现指数级的增长趋势。用户在使用相关软件时（例如美团、携程等），面对大量数据，难以做出抉择，大大降低用户体验。推荐系统的目标是帮助用户发现和访问他们可能感兴趣的内容，提高用户体验，增加用户参与度，并促进销售和内容消费。
2、大多数研究在异构图上学习节点表示时，通过在不同类型的实体之间传递信息来实现，忽略了同质实体之间的关系。例如，如果每个兴趣点只由其访问者表示，而不考虑兴趣点之间的地理接近性，那么最终的表示将失去其自然特征。部分研究设计来自单一信息源的原始节点特征，例如用户的人口特征或兴趣点的gps坐标，但很少结合多源信息。当使用极为稀疏的数据进行训练时，这将学到弱的最终表示。部分研究没有采用适当的方法来设计原始输入。大多数研究只是对分类变量进行独热编码，这可能会丢失原始数据的特征，特别是在编码位置信息时，结合多个信息源会引入噪音，导致信息推荐效果较差，用户体验感较差。p>
本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于混合结构图的用户兴趣点推荐方法，其特征在于，包括如下操作：
2.根据权利要求1所述的基于混合结构图的用户兴趣点推荐方法，其特征在于，所述S2中，
3.根据权利要求1所述的基于混合结构图的用户兴趣点推荐方法，其特征在于，所述S2中多源属性信息聚合的操作具体为：
4.根据权利要求3所述的基于混合结构图的用户兴趣点推荐方法，其特征在于，所述空间距离嵌入，是基于用户对所有邻居兴趣点产生评分的平均经度和平均纬度，以及用户对目标邻居兴趣点产生评分的经度和纬度得到的。
5.根据权利要求3所述的基于混合结构图的用户兴趣点推荐...
【技术特征摘要】
1.一种基于混合结构图的用户兴趣点推荐方法，其特征在于，包括如下操作：
2.根据权利要求1所述的基于混合结构图的用户兴趣点推荐方法，其特征在于，所述s2中，
3.根据权利要求1所述的基于混合结构图的用户兴趣点推荐方法，其特征在于，所述s2中多源属性信息聚合的操作具体为：
4.根据权利要求3所述的基于混合结构图的用户兴趣点推荐方法，其特征在于，所述空间距离嵌入，是基于用户对所有邻居兴趣点产生评分的平均经度和平均纬度，以及用户对目标邻居兴趣点产生评分的经度和纬度得到的。
5.根据权利要求3所述的基于混合结构图的用户兴趣点推荐方法，其特征在于，所述节点特征信息聚合的操作具体为：
6.根据权利要求1所述的基于混合结构图的用户兴趣点推荐方法...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。