发明专利已授权

一种融合多特征的矩阵分解兴趣点推荐方法及其实现系统

📄 申请号：CN201911137480.5 📄 发布日：2026/07/31

著录项目信息

申请日

2019-11-19

公开号

CN111061961B

公开日

2023-05-26

申请人

江西财经大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_9536

IPC 分类号

G06F16_9536 , G06F16_906 , G06N3_0442 , G06N3_0464 , G06N3_084 , G06Q50_00 ,

技术画像

所属领域

推荐算法推荐算法矩阵分解兴趣点推荐

应用场景

兴趣点推荐, 基于位置的服务, 个性化推荐, 旅游推荐, 智慧城市

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开了一种融合多特征的矩阵分解兴趣点推荐方法及其实现系统。首先，根据社交关系中好友与非好友对用户决策的影响，结合用户评分利用自适应带宽核密度方法，计算用户签到的个性化分布，并得出兴趣点间的相关性。然后，由于Bi‑LSTM输出的序列具有词语语义和词序列前后间语法等隐藏信息的特征，而CNN擅长从一系列特征中捕捉显著特征，故而将Bi‑LSTM和CNN叠加组成新的深层神经网络，从而学习用户和兴趣点的潜在特征。最后，通过概率矩阵方法将社交、地理位置、分类偏好以及潜在特征相融合，预测用户的个性化偏好，从而达到个性化推荐的目的。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20230526

✅ 授权

20200519

?? 实质审查的生效：

20200424

📄 公开

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