摘要：隨著基于位置的社交網(wǎng)絡(luò)在日常生活中的廣泛應(yīng)用，有效提取用戶的隱藏興趣和行為序列模式并向用戶提供滿足其個(gè)性化需求的下一個(gè)興趣點(diǎn)推薦服務(wù)成為推薦領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題之一. 針對(duì)下一個(gè)興趣點(diǎn)推薦中的用戶偏好挖掘問題，提出基于用戶興趣點(diǎn)類別周期性偏好和短期興趣相結(jié)合的興趣點(diǎn)推薦模型（Combining Periodic and Spatio?TemporalIntervals' Network，CPSTIN）. 該模型將用戶的簽到記錄按小時(shí)時(shí)段模式嵌入時(shí)間窗口并使用多頭自注意力機(jī)制提取用戶結(jié)合用戶興趣點(diǎn)類別的周期性偏好；同時(shí)，將非連續(xù)時(shí)空間隔信息送入可學(xué)習(xí)矩陣，使用線性插值法提取用戶基于高階關(guān)聯(lián)性的短期興趣. 最后，在兩個(gè)真實(shí)數(shù)據(jù)集上驗(yàn)證了該模型的有效性，證明其能有效地利用用戶高階關(guān)聯(lián)性短期興趣和結(jié)合興趣點(diǎn)類別的周期偏好，更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)用戶最有可能訪問的下一個(gè)興趣點(diǎn).

關(guān)鍵詞：興趣點(diǎn)推薦，自注意力機(jī)制，線性插值嵌入，類別周期興趣

中圖分類號(hào)：TP301 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A