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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于时空感知并结合局部和全局偏好的POI预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115510333B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211176462.X，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权一种基于时空感知并结合局部和全局偏好的POI预测方法是由曾骏;赵翊竹;朱泓宇;高旻;周魏;文俊浩设计研发完成，并于2022-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时空感知并结合局部和全局偏好的POI预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于时空感知并结合局部和全局偏好的POI预测方法，包括如下步骤：S1：选用公开签入POIs数据集作为训练集，该训练集包括用户历史POI轨迹序列；S2：构建POI预测模型LGSA，LGSA包括局部特征模块、全局特征模块和特征融合模块；S3：利用局部特征模块和全局特征模块计算用户历史POI轨迹序列的Locu和Glou；S4：设置初始权重系数α，使用特征融合模块将Locu和Glou进行结合得到总偏好特征Cu；S5：利用总偏好特征Cu预测得到用户的下一个兴趣点。使用本发明模型可以进一步提高对POI预测的准确性。

本发明授权一种基于时空感知并结合局部和全局偏好的POI预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时空感知并结合局部和全局偏好的POI预测方法，其特征在于：包括如下步骤： S100：选用公开签入POIs数据集作为训练集O，该训练集O包括用户历史POI轨迹序列，每个用户的历史POI轨迹序列表示为 表示用户在ts时刻所处的兴趣点； 所述用户历史POI轨迹按时间顺序排列，所述用户历史POI轨迹序列包括用户标签、时间标签、地点标签和地点标签对应的经纬度； S200：构建POI预测模型LGSA，LGSA包括局部特征模块、全局特征模块和特征融合模块； S300：从训练集O中随机选取一个用户历史POI轨迹序列，计算该用户历史POI轨迹序列的局部特征向量表示和全局特征向量表示： S310：将该用户历史POI轨迹序列作为输入，使用局部特征模块计算该用户在时空区域上的局部特征向量表示Locu，表达式如下： 其中，T表示矩阵转置，avg·表示平均函数,tanh·表示激活函数，Atl表示注意力分数矩阵，表示细粒度子序列的子序列特征； S320：将该用户历史POI轨迹序列作为输入，使用全局特征模块计算该用户在以周为时间单位上的全局特征向量表示Glou，表达式如下： Glou＝LNAh+DorpoutPFFNAh；2 其中，Ah表示特征经过多头注意力后的输出，LN·表示神经网络中的层归一化，Dropout·表示防止模型过拟合而采用的方法，PFFN·表示正向前馈网络； S400：设置初始权重系数α，使用特征融合模块将Locu和Glou进行结合，通过加权求和将局部特征与全局特征进行融合得到该用户的总偏好特征Cu，具体表达式如下： Cu＝αLocu+1-αGlou；3 其中，α是表示权重系数，α∈[0,1]； S500：利用总偏好特征Cu计算该用户的预测POI，具体步骤如下： S510：计算该用户的预测POI表示向量Pu，表达式如下： 其中，表示轨迹序列中的地点表示特征，d表示特征维度，t表示时间，Co表示用户时空区域中地点间的特征关系，Co的计算表达式如下： 其中，表示时空区域的子序列表示向量，Wr是可学习的参数； S520：通过索引映射将Pu映射到POI的地点标签，得到该用户的预测POI；所述索引映射为一个POI地点标签对应一个POI表示向量，两者为一一对应关系； S600：利用该用户的预测POI表示向量来计算LGSA模型的目标函数K，具体表达式如下： K＝argmin∑u,pos,neg∈O-logσPu,pos-Pu,neg；6 其中，Pu,pos表示真实POI与预测POI表示向量的距离，Pu,neg表示非当前用户轨迹序列中的POI与预测POI表示向量的距离，u表示用户标签，pos表示真实POI标签，neg表示非当前用户轨迹序列中的POI标签，σ表示sigmoid函数； S700：利用目标函数K作为损失函数对LGSA模型进行训练，同时使用梯度下降法反向更新LGSA模型参数； S800：遍历训练集中所有的用户历史POI轨迹序列，重复步骤S300-S700对模型进行训练，预设训练最大迭代次数，当训练达到最大迭代次数时停止训练，得到训练好的LGSA模型； S900：将待预测用户历史POI轨迹序列作为训练好的LGSA输入，输出为对该待预测用户下一个POI的预测结果。

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