【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及时空大数据，具体的说是基于联邦学习的时空图提示方法及系统。
技术介绍
1、随着移动通信的迅速发展，兴趣点（poi，point-of-interest）评价系统已经成为了人们日常生活中至关重要的工具。一个兴趣点评价代表着对兴趣点的总体评估。它衡量了用户对于该兴趣点的偏好和满意程度。兴趣点评价系统聚合各个场景下兴趣点的评价，例如饮食、购物或旅行。
2、随着更多的兴趣点评价平台的浮现，用户的使用习惯和平台主导功能逐渐变化。例如，美团主要向用户提供匹配口味偏好的餐饮选择；大众点评在餐饮和娱乐兴趣点领域有较好的表现；携程更关注功能性兴趣点的评价，如景点、住宿和交通站点。这些不同的侧重点导致不同平台的兴趣点评价出现了显著的不同。
3、目前已有的研究主要关注单平台下的单个用户的兴趣点评价，即通过用户的交互历史与活动记录分析用户的偏好，预测单个用户对于不同兴趣点的评价。然而，目前缺少利用不同平台之间数据互补性的合作解决方案。
4、为了解决上述问题，最直接的方法就是整合所有平台的数据并且进行计算和评价。然...
【技术保护点】
1.一种基于联邦学习的时空图提示方法，其特征在于，已知一组平台作为参与者，且每个平台均包含一个用户集合、一个兴趣点集合以及一个评价集合作为私有数据；所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于联邦学习的时空图提示方法，其特征在于，每个参与者基于自身的原始模型的logits输出和平均logits输出确定第一损失值的过程，包括：
3.根据权利要求1所述的基于联邦学习的时空图提示方法，其特征在于，S5中知识蒸馏阶段具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于联邦学习的时空图提示方法，其特征在于，用于计算第二损失值的损失函数定义如下：
<...【技术特征摘要】
1.一种基于联邦学习的时空图提示方法，其特征在于，已知一组平台作为参与者，且每个平台均包含一个用户集合、一个兴趣点集合以及一个评价集合作为私有数据；所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于联邦学习的时空图提示方法，其特征在于，每个参与者基于自身的原始模型的logits输出和平均logits输出确定第一损失值的过程，包括：
3.根据权利要求1所述的基于联邦学习的时空图提示方法，其特征在于，s5中知识蒸馏阶段具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于联邦学习的时空图提示方法，其特征在于，用于计算第二损失值的损失函数定义如下：
5.根据权利要求3所述的基于联邦学习的时空图提示方法，其特征在于，...
【专利技术属性】
技术研发人员：袁野，杨烨如，成雨蓉，李博扬，王国仁，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：
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