1.基于时空注意力机制的用户兴趣预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取用户信息和时空信息并进行预处理；预处理方式为将用户信息和时空信息转化为矩阵形式；

步骤2、基于步骤1所得用户信息和时空信息获取用户访问记录之间的时间间隔和空间间隔，进而分别得到用户访问记录的时间关系和空间关系矩阵；步骤2具体为：将步骤1预处理所得矩阵进行建模，设置成两个关系矩阵W式(3)中，r为地球的半径，la和lb分别为经度差和纬度差，分别如下公式所示：la＝lat

lb＝lon

其中，lat

则用户访问记录的时间关系矩阵W步骤3、采用时空注意力机制对步骤2所得时间关系和空间关系矩阵进行嵌入表示，得到融合时空特征的用户轨迹表示序列；具体为：在计算时空间隔真实差值的基础上，将时间间隔式(5)中，

给定用户非零填充的信息嵌入表示E(uA(u

式(8)中，

Att(q,k,v,W

式(9)中，Att表示缩放点积注意力，q表示查询，k表示键，v表示值，s表示缩放点积注意力分布函数，步骤4、通过softmax函数判断步骤3所得用户轨迹表示序列，计算权重得分来对用户兴趣进行预测；步骤4包括：基于用户历史访问记录的相关性更新步骤3所得用户轨迹表示序列A(u首先根据公式(11)计算注意力分数a(A(uα(u

最后根据权重得分α(u