基于GT模型的多编码下一个兴趣点推荐模型

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摘 要：下一个兴趣点推荐是推荐算法领域的热点，旨在为用户推荐适合的下一地点。较新的研究通过图和序列方法模拟用户与POI的交互以及POI之间转换关系，性能得到显著提升。然而，现有模型仍然存在需要解决的问题。针对现有的下一个兴趣点推荐模型的局限性，特别是如何充分捕捉User-POI交互图上全局和局部信息，以及缓解图神经网络的过平滑特性导致图上信息丢失的问题，提出了基于graph Transformer的多编码模型 （multi-coding network based on GT model）对下一个兴趣点进行推荐。（剩余22496字）