融合全局特征的時空網(wǎng)絡興趣點推薦算法

摘要： 隨著基于位置社交網(wǎng)絡的迅速發(fā)展，興趣點序列推薦逐漸成為近年來研究熱點之一。針對現(xiàn)有推薦方法忽略簽到數(shù)據(jù)中的全局信息，未充分考慮序列簽到數(shù)據(jù)之間的時空間隔問題，提出一種融合全局特征的時空網(wǎng)絡興趣點推薦算法。該方法利用關系圖神經網(wǎng)絡獲取簽到數(shù)據(jù)異構網(wǎng)絡圖的全局特征，將時空門控融入傳統(tǒng)門控結構中，融合全局特征對用戶移動行為進行建模，再引入自注意力機制學習用戶偏好向量表示。在兩個真實數(shù)... （共9頁）