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本发明涉及一种基于时空感知并结合局部和全局偏好的POI预测方法,包括如下步骤:S1:选用公开签入POIs数据集作为训练集,该训练集包括用户历史POI轨迹序列;S2:构建POI预测模型LGSA,LGSA包括局部特征模块、全局特征模块和特征融合模块;S3:利用局部特征模块和全局特征模块计算用户历史POI轨迹序列的Locu和Glou;S4:设置初始权重系数α,使用特征融合模块将Locu和Glou进行结合得到总偏好特征Cu;S5:利用总偏好特征Cu预测得到用户的下一个兴趣点。使用本发明模型可以进一步提高对POI预测的准确性。
📄 202211176462X 📂 G06F16_9536 👤 重庆大学 📅 2022-09-26
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🔋 高能量密度固态电解质材料与制备工艺
预算:¥50-100万截止:2026-08-30发布方:××新能源科技响应:8人

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成功交易案例

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固态锂电池电解质专利包

转让方:中国科学院××研究所
受让方:××新能源科技有限公司
交易类型:独占许可
交易金额:¥320万
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CRISPR基因编辑技术

转让方:××大学
受让方:××生物医药有限公司
交易类型:转让
交易金额:¥1,200万
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SiC功率器件工艺专利

转让方:××半导体有限公司
受让方:××汽车电子集团
交易类型:转让
交易金额:¥680万
☀️

钙钛矿光伏组件技术

转让方:××科技公司
受让方:××能源集团
交易类型:开放许可
交易金额:¥50万/年