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申请/专利权人：中国电子信息产业集团有限公司第六研究所

摘要：本发明公开了一种自我可解释的兴趣点推荐方法，主要利用基于自注意力机制的神经网络模型和信息瓶颈理论推荐用户的下一个兴趣点的同时判别出影响推荐结果的最关键历史兴趣点及特征。包括以下步骤：首先，利用时空编码器嵌入用户的历史轨迹；其次，通过计算推荐的下一个兴趣点和历史兴趣点的属性相似度得到兴趣点间的注意力权重矩阵；再次，在注意力权重矩阵中应用信息瓶颈理论，逐渐得到影响下一个兴趣点预测的关键历史兴趣点；最后，使用多层感知机进行线性仿射变化，从激活函数中解码得到了用户最有可能前往的下一个兴趣点。本发明在实现下一个兴趣点的推荐的同时，提供了预测模型的可解释性。

主权项：1.一种自我可解释的兴趣点推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、获取用户历史轨迹；所述用户历史轨迹中包括但不限于以下数据，即用户集合、兴趣点集合、用户历史签到记录集合、时区、用户ID、兴趣点ID、兴趣点类别、经纬度和时间戳；步骤S2、数据预处理；对步骤S1中的用户历史轨迹中的各项数据进行编码处理；步骤S3、通过两层标准的变压器编码层对用户历史轨迹包含的兴趣点的先后顺序位置进行编码；步骤S4、输入用户的当前轨迹，给定经过步骤S2和步骤S3处理的用户历史轨迹，并对用户的历史轨迹中的每个历史签到记录进行嵌入堆叠，再输入至两层变压器编码层中，得到注意力权重矩阵；步骤S5、基于信息瓶颈理论，最小化用户的当前轨迹的子轨迹，并得到用户的当前轨迹的下一个兴趣点的掩码矩阵；步骤S501、定义用户的当前轨迹T及其子轨迹TIB以及用户的下一个兴趣点Y，而子轨迹TIB以及用户的下一个兴趣点Y表示如下： 步骤S502、公式5第一项ITIB；Y通过回归损失进行最大化；步骤S503、基于图信息瓶颈理论最小化第二项ITIB；T，得到下一个兴趣点的掩码矩阵；步骤S504、将步骤S503中得到的掩码矩阵与步骤S4中的注意力权重矩阵做哈德曼乘积得到经过信息瓶颈后的注意力权重矩阵；步骤S6、将步骤S504得到的注意力权重矩阵用于变压器编码器中的传播层中传播信息并更新下一个兴趣点的特征；步骤S7、将步骤S6更新的下一个兴趣点的特征输入多层感知机的解码器进行解码，产生用户当前轨迹的下一个兴趣点。

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