计算机应用研究

作者：程树林,余圳强,谢文清,蒋京,

单位：安庆师范大学计算机与信息学院,安徽安庆246133；

关键词：兴趣点推荐,时空增强图,社交超图,多图融合,

基金：国家自然科学基金项目(62306013)；安徽省自然科学基金项目(2008085MF193)；；

针对现有方法在社交关系的有效提取及其与时空信息融合方面存在不足，提出社交关系超图网络增强的多图融合兴趣点推荐方法（MSRHN），将局部时空增强图、全局交互超图和社交关系超图融合以实现精准推荐。局部时空增强图模型基于用户-兴趣点（user-PoI）交互构建时空增强图神经网络，引入非对称传播机制建模时空依赖关系，精确提取局部时空信息；全局交互超图模型基于高阶user-PoI交互构建交互超图神经网络，通过两步传播机制捕获高阶协同信号，有效建模全局交互模式；社交关系超图模型基于用户间社交连接构建社交关系超图神经网络，融合多用户间交互信息，深入挖掘高阶社交关系；最终融合三种图模型生成推荐结果。在三个公开数据集上的实验表明，MSRHN优于现有基线方法。

来源：2026年第4期

《计算机应用研究》期刊编辑部

查看计算机应用研究杂志2026年第4期