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申请/专利权人：浙江工业大学
摘要：本发明涉及一种基于时空带权双图卷积神经网络的兴趣点推荐方法，本发明首先提取用户个人历史访问序列数据，并在此基础上构建用户时空迁移图；结合图神经网络和注意力机制来捕捉用户对访问兴趣点的局部轨迹偏好。随后，使用双图图卷积神经网络，我们将用户的局部偏好信息转移到全局兴趣点范围，从而对未访问兴趣点的偏好进行建模。对兴趣点推荐模型进行训练，通过优化模型中的参数获得最优的兴趣点推荐模型，输出推荐给用户的下一个兴趣点。本发明克服了现有技术方案的不足，可提高兴趣点推荐的准确性，降低用户对兴趣点的选择成本并提升用户体验，为使用知识图谱驱动解决兴趣点推荐任务提供了新的思路和方法。
主权项：1.一种基于时空带权双图卷积神经网络的兴趣点推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：1基于用户个人历史访问序列数据构建用户个人的时空迁移图；2利用时空迁移编码器，结合门控图神经网络和注意力权重学习机制编码用户的局部时空特征；3通过双图卷积神经网络将用户的局部时空特征信息转移到全局兴趣点范围中，实现对用户未见兴趣点信息的建模；4对兴趣点推荐模型进行训练，通过优化模型中的参数获得最优的兴趣点推荐模型，输出推荐给用户的下一个兴趣点。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 一种基于时空带权双图卷积神经网络的兴趣点推荐方法
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