一种基于高阶异构超图与节点掩码自监督的下一个兴趣点推荐方法和系统

本发明公开一种基于高阶异构超图与节点掩码自监督的下一个兴趣点推荐方法和系统。方法包括：对用户原始交互数据预处理，按时间阈值切分会话并过滤，构造兴趣点语义映射；构建包含用户、兴趣点、区域和类别结点的高阶异构超图，通过分支门控生成各分支兴趣点嵌入，对语义结点随机掩码；将掩码后表示输入异构超图卷积网络进行多分支传播，经池化与自适应融合得到样本级用户和候选兴趣点最终表示；对传播后语义结点解码重建，以掩码前表示作监督构建掩码自监督损失，并与预测损失联合优化；基于用户与兴趣点最终表示计算得分并输出推荐结果。本发明通过高阶异构超图建模复杂语义关联，利用结点掩码自监督增强表示稳定性，有效提升推荐准确性。