基于对比学习的兴趣点推荐方法、装置、存储介质和终端

本发明公开了基于对比学习的兴趣点推荐方法、装置、存储介质和终端，兴趣点推荐方法包括：获取用户历史访问序列，创建包含输入嵌入层、时频域混合注意力层和结果预测层的基准模型，在输入嵌入层和时频域混合注意力层引入对比学习机制增强表示学习，其中时频域混合注意力层含时域和频域自相关注意力机制，分别用于提取关联强度和周期性特征。接着用历史访问序列训练基准模型得到兴趣点推荐模型，最后利用该模型预测当前用户的下一兴趣点推荐结果。本发明能更精准地提取访问记录关联强度和周期性特征，显著提升了推荐的准确性与稳定性，增强了模型泛化能力，可有效适应不同用户和复杂场景，为用户提供更贴合其实际需求的下一兴趣点推荐结果。