计算机应用研究

作者：李婉秋,张超群,汤卫东,曾志林,李灏然,

单位：1.广西民族大学人工智能学院,南宁530006；2.广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室,南宁530006；

关键词：下一个兴趣点推荐,细粒度,时空图,多语义,超图学习,

基金：国家自然科学基金资助项目(62062011)；广西民族大学研究生教育创新计划资助项目(gxun-chxs2024117)；广西民族大学研究生教育创新计划资助项目(gxun-chxs2024115)；；

现有的下一个兴趣点（point of interest，PoI）推荐技术存在三个主要问题：使用过于简单的方法构建用户兴趣模型、忽略用户和PoI之间在时空维度上的互动以及未能充分挖掘用户间复杂的高阶交互信息。针对这些问题，提出一种新颖的超图学习模型FSTMH，细粒度地融合时间、空间和语义信息，用于下一个PoI推荐。FSTMH包括细粒度嵌入模块和多层次嵌入模块。前者通过使用地理图卷积网络和有向超图卷积网络进行学习，获取对应的嵌入信息，并通过对比学习提升PoI表示的质量，使用细粒度超图卷积网络学习该模块的PoI嵌入；后者将多层语义超图输入到多层超图卷积网络，学习多层次语义的PoI嵌入表示。最后，模型将两个模块的PoI嵌入向量进行组合，生成最终的top-K预测结果。通过在广泛使用的三个社交网络公共数据集上进行多种实验，结果均表明FSTMH模型表现出色，说明该新模型可作为提高下一个 PoI 推荐的有效方法。

来源：2025年第2期

《计算机应用研究》期刊编辑部

查看计算机应用研究杂志2025年第2期