[发明专利]顾及辅助信息特征线性及非线性交互的兴趣点推荐方法

摘要

本发明涉及计算机技术领域，具体地说是顾及辅助信息特征线性及非线性交互的兴趣点推荐方法，包括POI辅助信息、用户辅助信息、基于卷积注意力机制的辅助信息构建和神经矩阵分解模型，本发明同现有技术相比，使用位置聚类、TF‑IDF算法从签到数据中构建用户、POI辅助信息，利用卷积神经网络从用户和POI辅助信息中学习潜在的表示，并引入注意力机制来区分辅助信息的重要性，从而丰富用户和POI的潜在特征向量的表达。利用神经矩阵分解模型学习用户与POI潜在特征向量之间线性及非线性的交互关系，并计算用户对POI的偏好得分。