【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及社交网络数据挖掘，尤其涉及一种兴趣点推荐方法、存储介质、设备。
技术介绍
1、随着信息和通信技术的不断发展，现代社会中人们更加依赖通过社交媒体和基于位置的服务分享日常生活，这一趋势引发了对兴趣点推荐的深入研究。兴趣点推荐技术是一种个性化的推荐任务，它基于分析目标用户的当前位置、其在不同兴趣点的历史签到记录以及个人对兴趣点访问的偏好来发现潜在的模式，以预测适合特定用户的下一组兴趣点，为用户推荐他们可能感兴趣的地点。大多数现有的兴趣点推荐都侧重于设计复杂的基于神经网络的编码器来捕获签到项目之间的关系，挖掘用户偏好的兴趣点并进行推荐。
2、目前国内外学者在兴趣点推荐方面做了许多有价值的研究工作。现有的兴趣点推荐算法采用的技术主要利用各种基于神经网络的编码器如循环神经网络、图神经网络或transformer来建模包含多个项目的序列。循环神经网络被广泛用于捕捉时间序列中的模式，而图神经网络则能够通过建模用户与兴趣点之间的复杂关系图，挖掘兴趣点的相似性并生成推荐。有方法利用多头自注意力和采用不同的学习框架，并且利用注意力机...
【技术保护点】
1.一种兴趣点推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种兴趣点推荐方法，其特征在于，每项签到记录包括：用户、兴趣点、兴趣点经纬度和签到时间戳。
3.根据权利要求1所述的一种兴趣点推荐方法，其特征在于，组合嵌入向量表达式为：
4.根据权利要求1所述的一种兴趣点推荐方法，其特征在于，用户意图表示的表达式为：
5.根据权利要求4所述的一种兴趣点推荐方法，其特征在于，根据下面的公式计算用户意图表示的重要性：
6.根据权利要求5所述的一种兴趣点推荐方法，其特征在于，项目分布的表达式为：
<...【技术特征摘要】
1.一种兴趣点推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种兴趣点推荐方法，其特征在于，每项签到记录包括：用户、兴趣点、兴趣点经纬度和签到时间戳。
3.根据权利要求1所述的一种兴趣点推荐方法，其特征在于，组合嵌入向量表达式为：
4.根据权利要求1所述的一种兴趣点推荐方法，其特征在于，用户意图表示的表达式为：
5.根据权利要求4所述的一种兴趣点推荐方法，其特征在于，根据下面的公式计算用户意图表示的重要性：
6.根据权利要求5所述的一种兴趣点推荐方法，其特征在于，项目分布的表达式为：
7.根据权利要求6所述的一种兴...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘福江，侯秋燕，林伟华，郭艳，梁伟超，
申请(专利权)人：中国地质大学武汉，
类型：发明
国别省市：
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