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申请/专利权人：福建理工大学
摘要：本发明提出基于异步优势强化学习的下一代兴趣点安全推荐策略，将移动模式、用户偏好、短期时空背景和时空感知类别嵌入统一，以预测用户的下一个POI：基于本地化差分隐私的轨迹流图隐私保护算法通过全局轨迹流图对访问顺序转换信息进行建模，并利用图卷积网络GCN将编码为POI嵌入；基于异步优势强化学习的隐私预算动态调整算法调整边差分隐私的保护强度以动态调整全局轨迹流图的隐私等级；基于Transformer的下一代POI推荐算法，将全局转换模式、用户总体品味、用户短期轨迹和时空上下文集成在一起，以进行下一代POI推荐。
主权项：1.一种基于异步优势强化学习的下一代兴趣点安全推荐策略，其特征在于：将移动模式、用户偏好、短期时空背景和时空感知类别嵌入统一，以预测用户的下一个POI：基于本地化差分隐私的轨迹流图隐私保护算法通过全局轨迹流图对访问顺序转换信息进行建模，并利用图卷积网络GCN将编码为POI嵌入；基于异步优势强化学习的隐私预算动态调整算法调整边差分隐私的保护强度以动态调整全局轨迹流图的隐私等级；基于Transformer的下一代POI推荐算法，将全局转换模式、用户总体品味、用户短期轨迹和时空上下文集成在一起，以进行下一代POI推荐。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 福建理工大学 基于异步优势强化学习的下一代兴趣点安全推荐策略
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