基于時(shí)空Transformer-Encoder的跨社交網(wǎng)絡(luò)用戶匹配方法

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摘 要：

針對(duì)目前基于簽到時(shí)空數(shù)據(jù)的跨社交網(wǎng)絡(luò)用戶匹配方法未充分利用時(shí)空信息之間的耦合關(guān)系，導(dǎo)致時(shí)空數(shù)據(jù)特征提取困難，匹配準(zhǔn)確率下降的問題，提出了一種基于時(shí)空Transformer-encoder的跨社交網(wǎng)絡(luò)用戶匹配方法。該方法通過網(wǎng)格映射將簽到時(shí)空信息轉(zhuǎn)換為序列數(shù)據(jù)，生成簽到序列；利用序列嵌入層將離散的簽到序列映射到連續(xù)高維空間；然后借助多頭注意力機(jī)制和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取高維簽到特征，并利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)優(yōu)化多頭注意力模塊權(quán)重變換和特征融合；最后利用前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)分類，輸出用戶匹配得分。（剩余15652字）