基于图神经网络与用户长短期偏好的兴趣点推荐方法

摘要

本发明提出了一种基于图神经网络与用户长短期偏好的兴趣点推荐方法。本发明通过将用户的历史签到数据中的每一天访问的兴趣点序列作为一个会话序列；基于这些会话构造有向图，其中每个会话序列视为子图，每个节点代表一个兴趣点，每个有向边表示用户在访问此边的源兴趣点之后访问了指向的兴趣点。基于此图，通过图神经网络捕获兴趣点之间的联系并准确地生成兴趣点的向量表示。而基于这些兴趣点的表示向量，之后通过结合注意力机制为用户推荐下一步要访问的兴趣点。本发明分别从用户和兴趣点的角度进行融合成一个更好的地理信息模型。为此，在该模型中使用了用户和兴趣点之间的地理距离和用户在相邻兴趣点上的签到频次，解决了签到数据稀疏问题。