[发明专利]兴趣点推荐方法及装置、时空建模的系统

权利要求书

1.一种兴趣点推荐方法，包括：

按照指定时间间隔，将目标用户和其他用户的历史轨迹分别划分为会话，其中，一个会话包括多个兴趣点；

根据会话，生成全局交互超图，其中，全局交互超图包括节点和超边，节点表示兴趣点，超边表示同一个会话中的兴趣点之间的连接；

根据全局交互超图，生成全局兴趣点信息；

根据目标用户的初始信息和全局兴趣点信息，生成向目标用户推荐的目标兴趣点。

2.根据权利要求1所述的兴趣点推荐方法，其中，根据全局交互超图，生成全局兴趣点信息，包括：

根据全局交互超图，利用超图卷积网络，生成全局兴趣点信息。

3.根据权利要求2所述的兴趣点推荐方法，其中，根据全局交互超图，利用超图卷积网络，生成全局兴趣点信息，包括：

根据描述全局交互超图中节点和超边之间的连接关系的关联矩阵，利用超图卷积网络，生成超边的聚合信息；

根据超边的聚合信息和关联矩阵的转置矩阵，利用超图卷积网络，生成节点的聚合信息；

根据节点的聚合信息，生成全局兴趣点信息。

4.根据权利要求3所述的兴趣点推荐方法，其中，根据描述全局交互超图中节点和超边之间的连接关系的关联矩阵，利用超图卷积网络，生成超边的聚合信息，包括：

对于超图卷积网络的第一层，根据关联矩阵和兴趣点的初始信息，生成超图卷积网络第一层中超边的聚合信息；

对于超图卷积网络的第一层之外的其他层，根据关联矩阵和上一层中节点的聚合信息，生成超图卷积网络的当前层中超边的聚合信息。

5.根据权利要求3所述的兴趣点推荐方法，其中，根据节点的聚合信息，生成全局兴趣点信息，包括：

根据超图卷积网络的多层中节点的聚合信息，生成全局兴趣点信息。

6.根据权利要求1所述的兴趣点推荐方法，其中，根据目标用户的初始信息和全局兴趣点信息，生成向目标用户推荐的目标兴趣点，包括：

根据全局兴趣点信息和兴趣点的时间信息，生成兴趣点的时空增强信息，其中，兴趣点的时间信息包括目标用户访问兴趣点的先后顺序的信息；

根据目标用户的历史轨迹中兴趣点的初始信息，生成目标用户的时空增强信息；

根据兴趣点的时空增强信息和目标用户的时空增强信息，生成向目标用户推荐的目标兴趣点。

7.根据权利要求6所述的兴趣点推荐方法，其中，目标用户的历史轨迹包括目标用户历史访问的兴趣点的时间序列，兴趣点推荐方法还包括：

根据兴趣点的初始信息和兴趣点在目标用户历史访问的兴趣点的时间序列中的位置编码，生成兴趣点的时间信息。

8.根据权利要求6所述的兴趣点推荐方法，其中，根据目标用户的历史轨迹中兴趣点的初始信息，生成目标用户的时空增强信息，包括：

根据目标用户的历史轨迹中兴趣点的初始信息、时间信息和地理位置信息中的至少一项，生成目标用户的时空增强信息，其中，目标用户的历史轨迹中兴趣点的地理位置信息包括兴趣点之间的距离约束。

9.根据权利要求8所述的兴趣点推荐方法，还包括：

计算目标用户的历史轨迹中兴趣点的地理位置之间的距离；

根据兴趣点的地理位置之间的距离，构建地理相邻矩阵；

根据目标用户的历史轨迹中兴趣点的初始信息和地理相邻矩阵，生成目标用户的历史轨迹中兴趣点的地理位置信息。

10.根据权利要求8或9所述的兴趣点推荐方法，其中，根据目标用户的历史轨迹中兴趣点的初始信息、时间信息和地理位置信息中的至少一项，生成目标用户的时空增强信息，包括：

根据目标用户的历史轨迹中兴趣点的初始信息、时间信息和地理位置信息的加权和，利用自注意力网络，生成目标用户的时空增强信息。