一种基于异构图模型的社交活动推荐方法

摘要

本发明公开了一种基于异构图模型的社交活动推荐方法，包括基于用户的兴趣爱好、社交关系、位置偏好、历史行为等为其推荐线下社交活动，以及根据活动的规模自适应调整用户分配方案。异构图模型是该技术的核心，其构建主要包含以下几个步骤,分别为影响因子判别、特征降维、选取异构图节点、建立节点联系、为悬挂节点建立“虚连接”。在图模型建立以后，推荐问题从计算用户与活动间的相似性问题转化为图模型中的节点邻近性计算问题。在图网络中，用户节点与活动节点间通过边直接或间接相连，连接密切的节点间具有更高的相关性，依据用户节点与各活动节点间的相关性，对候选活动进行降序排列，从而选取值最高的K位构成用户推荐列表。