一种基于知识图谱的兴趣点推荐方法

本发明公开了一种基于知识图谱的兴趣点推荐方法，涉及计算机技术领域，方法包括，获取用户签到数据得到用户信息，根据兴趣点和时间分别划分得到兴趣区域和若干时间槽，计算用户相似度，根据用户相似度进行谱聚类得到用户群组，根据用户群组、时间槽和兴趣区域，构建融合上下文信息的多层次兴趣点知识图谱。基于图翻译模型初步学习兴趣点知识图谱得到嵌入向量，对若干签到序列使用引入地理信息的门控图神经网络，得到具有时空特征的兴趣点表示。通过图注意力机制模型融合具有用户群组特征和兴趣区域特征的签到关系，传播用户偏好，挖掘及预测单个用户可能的兴趣点偏好，能够更有效地满足用户的需求，并且提供更高度个性化的推荐服务。