发明专利已授权

一种基于空间关系增强的自监督轨迹学习旅游路线推荐方法

📄 申请号：CN202511807949.7 📄 发布日：2026/08/24

著录项目信息

申请日

2025-12-03

公开号

CN121233862B

公开日

2026-02-24

申请人

山东省计算中心(国家超级计算济南中心), 齐鲁工业大学(山东省科学院)

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_9537

IPC 分类号

G06F16_9537 , G06N3_045 , G06N3_0442 , G06N3_0895 , G06Q50_14 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法推荐系统轨迹数据挖掘

应用场景

智慧旅游, 旅游路线规划, 个性化推荐, 位置服务, 游客行为分析

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

一种基于空间关系增强的自监督轨迹学习旅游路线推荐方法，涉及人工智能技术领域，使用空间关系增强的自监督轨迹学习方法，通过四种不同的数据增强策略增加数据的多样性解决签到数据稀疏的潜在问题。设计了不同类型数据的解耦融合，使得模型能够智能整合POI地理信息、用户访问类别、时间特征和位置编码等多源异构数据并通过门控机制动态调整不同类型特征的权重。使用自注意力机制使模型能够深度融合时空上下文信息，能够挖掘POI间更深层的时空依赖关系，设计了一个空间关系编码器通过锚点偏移计算和注意力聚合捕捉全局空间关系，为用户推荐完整的旅游路线。

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

一种适用于多域异构数据的上下文感知智能检索方法

当前第 / 件

基于多关系变分对比学习的下一兴趣点推荐方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F16_9537)

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