一种融合社交和位置关系的神经协同过滤POI推荐方法

本发明涉及一种融合社交和位置关系的神经协同过滤POI推荐方法，属于计算机领域。该方法包括：S1：获取数据，划分训练集、验证集、测试集；S2：构建用户关系图和POI关系图；S3：为每个用户和每个POI采样无连接子图；S4：构建GBCF模型；S5：使用训练集训练模型，并利用验证集选择效果最佳的模型；S6：利用训练好的模型得到用户对POIs的偏好得分，并结合TOP‑K排序生成用户感兴趣的POI推荐列表。本发明通过构建用户关系图和POI关系图，并用Graph‑Bert学习到用户与POI的特征表示，最后使用神经协同过滤得到用户对POIs的偏好得分，并结合TOP‑K排序生成用户感兴趣的POI推荐列表。

《一种融合社交和位置关系的神经协同过滤POI推荐方法》是一发明专利，专利号为 2021100040422，当前法律状态为已售，由重庆邮电大学提出申请，发明人为苏畅;龚彬;谢显中，公开（公告）日期为2022-09-23，国际专利分类号（IPC）为 G06F16/9535(2019.01)I;G06F16/9536(2019.01)I;G06K9/62(2022.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：计算机、推荐系统‌和‌图神经网络‌。该专利权属清晰，可通过正规流程办理转让，适用于企业技术升级、资质申报与战略布局。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及一种融合社交和位置关系的神经协同过滤POI推荐方法，属于计算机领域。该方法包括：S1：获取数据，划分训练集、验证集、测试集；S2：构建用户关系图和POI关系图；S3：为每个用户和每个POI采样无连接子图；S4：构建GBCF模型；S5：使用训练集训练模型，并利用验证集选择效果最佳的模型；S6：利用训练好的模型得到用户对POIs的偏好得分，并结合TOP‑K排序生成用户感兴趣的POI推荐列表。本发明通过构建用户关系图和POI关系图，并用Graph‑Bert学习到用户与POI的特征表示，最后使用神经协同过滤得到用户对POIs的偏好得分，并结合TOP‑K排序生成用户感兴趣的POI推荐列表。

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