发明专利已授权

一种基于神经网络和移动上下文的兴趣点推荐方法

📄 申请号：CN202110609500.5 📄 发布日：2025/01/15

著录项目信息

申请日

2021-06-01

公开号

CN113536109B

公开日

2022-10-21

申请人

重庆大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_9535

IPC 分类号

G06F16_9535 , G06F16_9537 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

网络传输网络传输

应用场景

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开了基于神经网络和移动上下文的兴趣点推荐方法，该方法包括两个步骤：S100建立联合神经网络模型，并对联合神经网络模型进行训练，计算用户访问未知地点的预测概率值；建立移动上下文的兴趣点推荐模型，计算用户访问未知地点的预测得分；S200进行联合神经网络模型和移动上下文的兴趣点推荐模型的融合，计算用户访问未知地点的预测分数，根据所述预测分数由大到小排序，得到该用户对未知地点感兴趣程度的推荐列表。本发明将联合神经网络和移动上下文进行结合，神经网络能够挖掘用户和地点之间的深层潜在关联，移动上下文能够在显式偏好的条件下增强推荐的合理性和解释性，两者模型相辅相成实现更精准和全面的综合推荐。

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

一种生理参数测量系统及配备该测量系统的智能座椅

当前第 / 件

一种空调器导风板安装组件

同领域国内专利 · IPC: (G06F16_9535)

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