发明专利已授权

基于多关系变分对比学习的下一兴趣点推荐方法

📄 申请号：CN202411873818.4 📄 发布日：2026/08/24

著录项目信息

申请日

2024-12-19

公开号

CN119311961B

公开日

2025-03-18

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_9535

IPC 分类号

G06F16_9535 , G06F17_16 , G06N3_042 , G06N3_0895 , G06N3_0455 , G06N3_0442 ,

技术画像

所属领域

推荐系统推荐系统图神经网络对比学习

应用场景

基于位置的社交网络, 旅游推荐, 个性化推荐, 移动应用服务, 兴趣点推荐

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

一种基于多关系变分对比学习的下一兴趣点推荐方法，涉及人工智能领域，通过构建转置的注意力增强的权重矩阵，增强了模型对用户访问地点信息的理解能力。通过Transformer编码器和GRU网络的结合使用，有效地捕捉和利用用户访问序列中的多层次语义关系，提高了推荐系统的准确性。

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

一种基于空间关系增强的自监督轨迹学习旅游路线推荐方法

当前第 / 件

基于异构图注意力网络和随机游走的恶意加密流量检测方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F16_9535)

G06F16_00 G06F16_11 G06F16_13 G06F16_14 G06F16_16 G06F16_17 G06F16_172 G06F16_174 G06F16_176 G06F16_178 G06F16_18 G06F16_182 G06F16_20 G06F16_21 G06F16_215 G06F16_22 G06F16_23 G06F16_24 G06F16_242 G06F16_245 G06F16_2452 G06F16_2453 G06F16_2455 G06F16_2457 G06F16_2458 G06F16_248 G06F16_25 G06F16_26 G06F16_27 G06F16_28 G06F16_29 G06F16_31 G06F16_33 G06F16_332 G06F16_3329 G06F16_3331 G06F16_3332 G06F16_334 G06F16_335 G06F16_338 G06F16_34 G06F16_35 G06F16_353 G06F16_355 G06F16_36 G06F16_383 G06F16_387 G06F16_41 G06F16_43 G06F16_432 G06F16_435 G06F16_438 G06F16_44 G06F16_45 G06F16_48 G06F16_483 G06F16_50 G06F16_51 G06F16_53 G06F16_532 G06F16_535 G06F16_54 G06F16_55 G06F16_56 G06F16_58 G06F16_583 G06F16_587 G06F16_61 G06F16_63 G06F16_632 G06F16_635 G06F16_638 G06F16_64 G06F16_65 G06F16_68 G06F16_683 G06F16_71 G06F16_73 G06F16_732 G06F16_735 G06F16_738 G06F16_74 G06F16_75 G06F16_78 G06F16_783 G06F16_787 G06F16_81 G06F16_832 G06F16_835 G06F16_90 G06F16_901 G06F16_903 G06F16_9032 G06F16_9035 G06F16_904 G06F16_906 G06F16_907 G06F16_93 G06F16_95 G06F16_951 G06F16_953 G06F16_9532 G06F16_9535 G06F16_9536 G06F16_9537 G06F16_9538 G06F16_954 G06F16_955 G06F16_957 G06F16_958 覆盖110个领域

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