一种基于异构属性网络表征学习的兴趣点推荐方法[发明专利]

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专利内容由知识产权出版社提供

专利名称：一种基于异构属性网络表征学习的兴趣点推荐方法专利类型：发明专利

发明人：于彦伟,代少杰,黄宇渊,董军宇申请号：CN202010810495.X申请日：20200813公开号：CN112069415A公开日：20201211

摘要：本发明公开了一种基于异构属性网络表征学习的兴趣点推荐方法，该方法适用于在兴趣点的描述信息较为丰富、序列性比较强的签到数据集上对用户进行兴趣点的推荐，步骤包括：首先，基于用户的社交网络和签到数据集构建一个有向带权的异质属性网络；其次，基于兴趣点的文本描述获得异质网络中节点属性嵌入信息，基于多种元路径的随机游走结合自注意力机制获得节点的元路径嵌入信息；然后，将节点的属性嵌入和多种元路径嵌入信息融合，基于异构skip_gram去进行节点的表征向量学习；最后，基于表征向量的相似度，根据目标用户所处的时间、地点进行下一个兴趣点的精确推荐。

申请人：中国海洋大学

地址：266101 山东省青岛市崂山区松岭路238号

国籍：CN

代理机构：青岛中天汇智知识产权代理有限公司

代理人：袁晓玲

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