公开(公告)号：CN119691292A

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202411763492.X

申请日：2024-12-03

Applicant: 中北大学

Inventor： 李潞洋 ,  郭秉璇 ,  杨晓文 ,  况立群 ,  孙福盛 ,  熊风光 ,  张元 ,  韩慧妍

IPC: G06F16/9537 ,  G06Q50/00 ,  G06F18/241 ,  G06F18/25 ,  G06F18/15 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0499

Abstract: 本发明属于大数据分析技术领域，具体涉及一种融合社会关系网络和时空上下文信息的POI推荐方法。针对没有充分考虑社会关系对个人访问轨迹的影响、未有效提取和融合时空上下文信息特征的问题，将用户特征和时间信息特征细分为多个子特征，深入挖掘特征之间的关系，同时构建区域用户轨迹图对POI‑POI社会关系网络进行建模，通过编码器全面学习用户和时空上下文信息特征，并进行加权融合，捕捉用户的动态偏好，从而提升POI预测的准确性。

公开(公告)号：CN118171000A

公开(公告)日：2024-06-11

申请号：CN202410280679.8

申请日：2024-03-12

Applicant: 中北大学 ,  山西文旅集团信息技术有限公司

Inventor： 杨晓文 ,  郭秉璇 ,  况立群 ,  孙福盛 ,  韩慧妍 ,  熊风光 ,  张元 ,  李潞洋 ,  王飞 ,  高文博 ,  袁文治 ,  刘毅敏 ,  刘丽娜

IPC: G06F16/9537 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种融合人群移动轨迹和时空‑类别的POI推荐方法，属于大数据分析技术领域。针对不能有效建模用户共同轨迹、对时空特征的挖掘不够充分的问题，依据大批量用户的运动轨迹，构建整个区域的轨迹图，通过提出的门控图卷积神经网络对共同轨迹进行建模，同时将用户签到序列中的时空和类别信息进行多维度的特征融合，并利用自注意力机制捕获用户偏好，从而为用户提供准确的下一个POI推荐。