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本发明公开了一种基于对比去偏异构图神经网络的多模式出行推荐方法，涉及公共交通信息处理技术领域，包括步骤1：获取多源数据，并根据多源数据构建异构图；步骤2：采用异构图Transformer算法从异构图中提取不同类型的节点表征；步骤3：采用对比去偏学习方法去除多源数据偏差,进行数据增强，并利用经过自监督学习训练的序列模型获得导航方案嵌入向量；步骤4：通过线性神经网络对节点表征和导航方案嵌入向量进行融合，获得多模式出行推荐结果。通过对数据进行编码嵌入和异构图转化，分别运用异构图Transformer算
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117194812A
(43)申请公布日2023.12.08
(21)申请号202311179199.4G06N3/0442(2023.01)
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