一种基于异构图语义的联邦地点推荐方法

本发明涉及一种基于异构图语义的联邦地点推荐方法，使用本地私有数据集构建对应的本地异构图，使用异构神经网络学习该本地异构图中的POI节点特征，通过注意力机制学习元路径语义特征。融合该轨迹序列特征和对应的元路径语义特征训练本地模型；通过知识蒸馏方法将本轮训练后得到的本地模型的参数融入全局信息。将本轮知识蒸馏后的本地模型参数、本地数据量参数以及训练结果加密上传给服务器。服务器接收所有客户端的上传后，进行全局聚合，并用聚合后的参数更新全局模型参数，完成一次训练。对于新用户，将该新用户的历史轨迹数据输入对应的本地客户端上的最优本地模型，输出即是为该新用户推荐的下一个兴趣点。