发明专利已授权

一种融合深度学习和因子分解机的兴趣点签到预测方法

Name: 一种融合深度学习和因子分解机的兴趣点签到预测方法
Brand: 重庆邮电大学
SKU: 2018105739997
Price: 18000.0 CNY
Availability: InStock

📄 申请号：CN201810573999.7 📄 发布日：2026/10/13

著录项目信息

申请日

2018-06-06

申请人

重庆邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F17_30

IPC 分类号

G06F17_30 , G06Q10_04 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

兴趣点推荐, 基于位置的服务, 社交网络, 智慧城市, 用户行为分析

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摘要

本发明涉及一种融合深度学习和因子分解机的兴趣点签到预测方法，属于位置签到预测领域包括：S1：获取用户签到数据；S2：对输入的离散数据进行嵌入处理；S3：离散数据去稀疏处理，并学习数据之间的隐含二阶关系；S4：对于连续特征加入全连接隐藏层进行学习，选取合适的激励函数；S5：输入由离散特征经过处理的结果和连续特征经过处理的结果相加作为隐藏层h1的输入；S6：隐藏层h1的输出l1经过一阶线性和特征交互结构并相加作为隐藏层h2的输入；S7：隐藏层h3接收的输入来自隐藏层h1和h2的输出l1和l2，同时加入shortcut结构保证参数学习时梯度的稳定性，确定最佳的模型结构，最后输出预测结果。本发明通过分析用户签到信息，充分挖掘学习签到规律，预测兴趣点签到问题。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号：

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为 18000.0 元，不含过户费。支持议价，可委托平台代购或预约谈判。

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

20210511

✅ 授权

20181207

?? 实质审查的生效：

基于分组-次序模式的鲁棒纹理特征提取方法

当前第 / 件

一种基于用户偏好的矩阵分解推荐方法

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📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：32 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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