社交网络的下一个兴趣点的推荐方法

摘要

本发明公开一种社交网络的下一个兴趣点的推荐方法，首先，利用Transformer的encoder层获取用户的偏好兴趣点的集中表示；其次，将获得的用户偏好兴趣点的集中表示送到划分好的时间窗口中去；接着，针对同一用户在不同的时间窗口的兴趣偏好分布有所不同，在不同的时间窗口中赋予不同的权重，根据得到的权重来获取用户的偏好兴趣点状态；最后，根据地理因素信息和商家流行度从所有POI过滤出候选POI，并基于用户的偏好兴趣点状态计算候选POI的评分，将Top_k个POI推荐给用户。本发明能够解决社交网络的下一个兴趣点推荐因数据稀疏而导致推荐困难的问题。