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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115757877A(43)申请公布日2023.03.07(21)申请号202211154117.6(22)申请日2022.09.21(71)申请人清华大学地址100084北京市海淀区双清路30号清华大学清华园北京100084-82信箱(72)发明人高宸刘畅李勇金德鹏(74)专利代理机构北京路浩知识产权代理有限公司11002专利代理师刘雯(51)Int.Cl.G06F16/901(2019.01)G06F16/9035(2019.01)G06F16/9038(2019.01)G06F16/909(2019.01)权利要求书3页说明书22页附图9页(54)发明名称兴趣点推荐方法、装置、设备、存储介质及程序产品(57)摘要本发明涉及城市计算技术领域,尤其涉及一种兴趣点推荐方法、装置、设备、存储介质及程序产品。方法包括:获取城市知识图谱,以及获取用户对兴趣点的历史访问数据;对城市知识图谱解纠缠,构建地理子图和功能子图,其中,地理子图包括地理实体之间的关系,功能子图包括功能实体和兴趣点之间的关系;根据历史访问数据,分别在地理子图和功能子图中增加用户与兴趣点之间的关系;基于地理子图和功能子图,剔除地理实体对交互可能性的直接影响,确定用户对应的至少一个推荐兴趣点。本发明用以解决现有技术中地理因素直接影响兴趣点推荐,导致兴趣点推荐过程智能化程度低、推荐效果差的缺陷,实现兴趣点智能化推荐。CN115757877ACN115757877A权利要求书1/3页1.一种兴趣点推荐方法,其特征在于,包括:获取城市知识图谱,以及获取用户对兴趣点的历史访问数据,其中,所述城市知识谱图包括地理实体和功能实体,所述地理实体包括所述兴趣点;对所述城市知识图谱解纠缠,构建地理子图和功能子图,其中,所述地理子图包括所述地理实体之间的关系,所述功能子图包括所述功能实体和所述兴趣点之间的关系;根据所述历史访问数据,分别在所述地理子图和所述功能子图中增加所述用户与所述兴趣点之间的关系;基于所述地理子图和所述功能子图,剔除所述地理实体对交互可能性的直接影响,确定所述用户对应的至少一个推荐兴趣点,其中,所述交互可能性为所述用户访问所述兴趣点的可能性。2.根据权利要求1所述的兴趣点推荐方法,其特征在于,所述基于所述地理子图和所述功能子图,剔除所述地理实体对交互可能性的直接影响,确定所述用户对应的至少一个推荐兴趣点,包括:根据所述地理子图,生成所述地理子图中每一个关系分别对应的地理表征向量;根据所述功能子图,生成所述功能子图中每一个关系分别对应的功能表征向量;基于所述地理表征向量和所述功能表征向量,计算所述地理实体和所述功能性实体对所述交互可能性的总影响值,以及计算所述地理实体对所述交互可能性的直接影响值;计算所述总影响值与所述直接影响值的差值,作为总间接影响值;根据所述总间接影响值的大小,确定所述用户对应的至少一个推荐兴趣点。3.根据权利要求2所述的兴趣点推荐方法,其特征在于,所述基于所述地理表征向量和所述功能表征向量,计算所述地理实体和所述功能性实体对所述交互可能性的总影响值,以及计算所述地理实体对所述交互可能性的直接影响值,包括:基于所述地理表征向量和所述功能表征向量,计算用户表征向量,以及计算兴趣点表征向量;构建所述兴趣点的因果图,其中,所述因果图用于指示所述交互可能性受所述用户表征向量、所述兴趣点表征向量和所述地理表征向量的直接影响,所述兴趣点表征向量受所述地理表征向量和所述功能表征向量的直接影响;基于所述因果图,计算所述地理实体和所述功能性实体对所述交互可能性的总影响值,以及计算所述地理实体对所述交互可能性的直接影响值。4.根据权利要求3所述的兴趣点推荐方法,其特征在于,所述计算兴趣点表征向量,包括:确定所述地理子图中每一个所述兴趣点的第一邻居结点;根据所述第一邻居结点,以及所述兴趣点与所述第一邻居结点之间的地理表征向量,计算所述地理子图对应的第一兴趣点表征向量;确定所述功能子图中每一个所述兴趣点的第二邻居结点;根据所述第二邻居结点,以及所述兴趣点与所述第二邻居结点之间的功能表征向量,计算所述功能子图对应的第二兴趣点表征向量;计算所述第一兴趣表征向量和所述第二兴趣点表征向量的平均值,作为所述兴趣点表征向量。2CN115757877A权利要求书2/3页5.根据权利要求3所述的兴趣点推荐方法,其特征在于,所述计算用户表征向量,包括:根据所述地理表征向量,获取所述地理子图中用户的第一意图表征向量;确定所述地理子图中所述用户访问过的第一兴趣点;根据所述第一兴趣点,以及所述用户与所述第一兴趣点之间的所述第一意图表征向量,进行注意力加权求和,获得所述地理子图对应的第一用户表征向量;根据所述功能表征向量,获取所述功能子