异构多图表示学习的兴趣点推荐方法、装置、设备及介质

本申请提供了一种异构多图表示学习的兴趣点推荐方法、装置、设备及介质，该方法包括在位置社交网络中获取包含多维情境信息的用户和POI的集合，并建立用户‑POI交互图，采用邻域相似性度量方法提取用户和POI在交互空间中的特征向量表示；基于用户签到时间信息和文本描述信息，计算语义信息相似度距离和时间模式相似度距离，构建用户‑用户感知图，并学习用户在社交空间中的特征向量表示；利用POI位置信息构建距离超图，降维聚类处理后获取POI在位置空间中的特征向量表示；在社交空间与交互空间、位置空间与交互空间中融合各特征向量表示，提取用户表征向量和POI表征向量，并利用神经网络模型预测用户偏好实现POI推荐。