一种基于轨迹协同过滤与Mamba的位置社交网络服务推荐方法

本发明公开了一种基于轨迹协同过滤与Mamba的位置社交网络服务推荐方法，首先收集用户在位置社交网络中的服务交互数据；基于静态与动态联合表征学习对服务交互行为进行表征建模，生成兴趣点静态表征嵌入向量和用户兴趣信号嵌入向量；构建基于状态空间机模型Mamba的服务交互行为序列建模网络，将用户兴趣信号嵌入向输入所述网络，通过状态空间模型建模用户长短期兴趣状态转移模式场，输出预测兴趣点匹配嵌入向量；最后通过最小化交叉熵损失函数优化模型，并基于归一化得分矩阵生成用户交互服务推荐列表，取前K个最高得分兴趣点作为推荐结果。该方法构建统一的用户长期兴趣转移模式场与短期兴趣响应模式，缓解推荐系统的流行偏置问题。