公开(公告)号：CN110929164A

公开(公告)日：2020-03-27

申请号：CN201911250421.9

申请日：2019-12-09

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 郑晨旺 ,  陶丹

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/9537 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实施例提供了一种基于用户动态偏好与注意力机制的兴趣点推荐方法，包括以下步骤：S1、获取用户的历史行为记录，构建用户历史行为序列，并将用户历史行为序列划分为长期历史行为序列和短期历史行为序列；S2、将长期历史行为序列和短期历史行为序列分别输入到长期偏好模型和短期偏好模型学习用户的长期偏好和短期偏好；S3、将用户的长期偏好和短期偏好进行整合得到用户最终偏好；S4、通过所述用户最终偏好计算用户对地点的评分，根据用户对地点的评分对用户进行兴趣点推荐。本发明既实现了用户偏好的动态建模，又能获得用户偏好精确地表示，提高兴趣点推荐的效果。

公开(公告)号：CN110929164B

公开(公告)日：2023-04-21

申请号：CN201911250421.9

申请日：2019-12-09

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 郑晨旺 ,  陶丹

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/9537 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明实施例提供了一种基于用户动态偏好与注意力机制的兴趣点推荐方法，包括以下步骤：S1、获取用户的历史行为记录，构建用户历史行为序列，并将用户历史行为序列划分为长期历史行为序列和短期历史行为序列；S2、将长期历史行为序列和短期历史行为序列分别输入到长期偏好模型和短期偏好模型学习用户的长期偏好和短期偏好；S3、将用户的长期偏好和短期偏好进行整合得到用户最终偏好；S4、通过所述用户最终偏好计算用户对地点的评分，根据用户对地点的评分对用户进行兴趣点推荐。本发明既实现了用户偏好的动态建模，又能获得用户偏好精确地表示，提高兴趣点推荐的效果。