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申请/专利权人：重庆大学

摘要：本发明公开一种解耦长短期偏好的下一个兴趣点推荐方法，包括长短期偏好提取模块、用户活动模式提取模块、偏好增强模块、偏好自监督解耦模块、推荐预测模块；在本发明中，通过对长期序列进行掩码操作，减少了噪声数据的干扰，提高了模型的鲁棒性；利用用户活动模式增强了对长短期偏好的表征学习，缓解了签到数据稀疏的问题；设计对比学习范式，实现了长短期偏好的自监督解耦，从而捕获到更加准确的长短期偏好表征，最终提高推荐的准确性。

主权项：1.解耦长短期偏好的下一个兴趣点推荐方法，其特征在于：包括长短期偏好提取模块、用户活动模式提取模块、偏好增强模块、偏好自监督解耦模块和推荐预测模块。所述长短期偏好提取模块先将用户的长期轨迹进行掩码，得到掩码长期轨迹然后随机生成掩码长期轨迹长期轨迹和短期轨迹的低维向量表示进而利用两个独立的双向Transformer编码器分别从和中捕获用户周期性的长期偏好eu,l和用户动态性的短期偏好eu,s，随后将两种偏好传递至偏好增强模块。所述用户活动模式提取模块先随机生成用户的类别轨迹Qu的低维向量表示然后将其传输至LSTM编码器中获得类别偏好Hc。随后将下一个兴趣点签到时间xt作为查询向量，Hc作为关键向量和值向量，利用时间注意力层，提取出用户活动模式cu，并将其传输至偏好增强模块。所述偏好增强模块将用户活动模式cu作为查询向量，eu,l作为关键向量和值向量，传入注意力层得到表征增强后的长期偏好eu,l；类似地，将用户活动模式cu作为查询向量，eu,s作为关键向量和值向量，传入注意力层得到表征增强后的短期偏好eu,s。随后将长短期偏好eu,l、eu,s传输至偏好自监督解耦模块。所述偏好自监督解耦模块分别从中获取长期偏好对应的偏好代理pu,l，从获取短期偏好对应的偏好代理pu,s。然后，将pu,l和pu,s作为一种自监督信号，在eu,l、eu,s与其对应pu,l、pu,s之间利用对比学习，通过设计四个对比任务，将长短期偏好进行自监督解耦，随后将解耦后的长短期偏好eu,l、eu,s传输至推荐预测模块。所述推荐预测模块先基于注意力融合用户解耦后的长短期偏好eu,l、eu,s得到用户最终偏好hu，然后通过激活函数利用用户最终偏好hu预测用户接下来可能访问的兴趣点，并将预测的兴趣点发送给用户。

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