技術(shù)特征：

1.一種基于知識圖譜的興趣點推薦方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于知識圖譜的興趣點推薦方法，其特征在于，s2中，根據(jù)興趣點對區(qū)域劃分得到興趣區(qū)域的具體方法包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于知識圖譜的興趣點推薦方法，其特征在于，s2中，根據(jù)時間劃分得到若干時間槽，在若干時間槽內(nèi)構(gòu)建若干簽到序列的具體方法包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于知識圖譜的興趣點推薦方法，其特征在于，步驟s2中，計算用戶相似度，根據(jù)用戶相似度進行譜聚類得到用戶群組的具體內(nèi)容如下：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于知識圖譜的興趣點推薦方法，其特征在于，基于圖翻譯模型初步學(xué)習(xí)興趣點知識圖譜得到用戶嵌入向量、興趣點嵌入向里、關(guān)系嵌入向量的具體內(nèi)容為：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于知識圖譜的興趣點推薦方法，其特征在于，步驟s5中，構(gòu)建引入地理信息的門控圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的具體內(nèi)容為：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于知識圖譜的興趣點推薦方法，其特征在于，依次對若干簽到序列使用引入地理信息的門控圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到具有時空特征的興趣點表示的具體內(nèi)容為：

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于知識圖譜的興趣點推薦方法，其特征在于，步驟s6中通過圖注意力機制模型graph?attention?network,gat，融合具有用戶群組特征和興趣區(qū)域特征的簽到關(guān)系的具體內(nèi)容為：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于知識圖譜的興趣點推薦方法，涉及計算機技術(shù)領(lǐng)域，方法包括，獲取用戶簽到數(shù)據(jù)得到用戶信息，根據(jù)興趣點和時間分別劃分得到興趣區(qū)域和若干時間槽，計算用戶相似度，根據(jù)用戶相似度進行譜聚類得到用戶群組，根據(jù)用戶群組、時間槽和興趣區(qū)域，構(gòu)建融合上下文信息的多層次興趣點知識圖譜。基于圖翻譯模型初步學(xué)習(xí)興趣點知識圖譜得到嵌入向量，對若干簽到序列使用引入地理信息的門控圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到具有時空特征的興趣點表示。通過圖注意力機制模型融合具有用戶群組特征和興趣區(qū)域特征的簽到關(guān)系，傳播用戶偏好，挖掘及預(yù)測單個用戶可能的興趣點偏好，能夠更有效地滿足用戶的需求，并且提供更高度個性化的推薦服務(wù)。

技術(shù)研發(fā)人員：周艷,王曉迪,周凱旋
受保護的技術(shù)使用者：電子科技大學(xué)長三角研究院（湖州）
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/2