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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于人群移动模式先验的兴趣点推荐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：CN115357786B 。

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：202210952103.2，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于人群移动模式先验的兴趣点推荐方法是由孔祥杰;高浩然;伊秋华设计研发完成，并于2022-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人群移动模式先验的兴趣点推荐方法在说明书摘要公布了：一种基于人群移动模式先验的兴趣点推荐方法，包括：1获取同一时空的城市交通数据、POI数据和用户签到数据，进行数据处理；2提取城市中的人群移动模式，设计下游任务对人群移动模式提取模块进行预训练；3在深层模型中加入步骤2中提取的人群移动模式先验特征；4把原始WideDeep模型的Wide部分更改为Cross网络，在线性模型部分加入特征交叉层；5连接步骤3中的Deep网络和步骤4中的Cross网络输出，将拼接向量输入到最后的单层感知机中，对最终的目标做拟合，输出用户j在兴趣点i签到的预测分数p。本发明的推荐结果更加符合人类出行意愿，解决了由大量充斥在社交网络上的推广信息给人们出行带来的选择困难问题。

本发明授权一种基于人群移动模式先验的兴趣点推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人群移动模式先验的兴趣点推荐方法，包括如下步骤： 1获取同一时空的城市交通数据、POI数据和用户签到数据，进行数据处理； 2提取城市中的人群移动模式，设计下游任务对人群移动模式提取模块进行预训练； 3在深层模型中加入步骤2中提取的人群移动模式先验特征；具体包括： 31.将步骤14中离散特征表征转为稠密特征： 其中，为离散特征，为稠密特征； 32.加入步骤2中提取的人群移动模式先验特征，并拼接所有稠密特征： 其中，fh为城市人群移动模式特征； 33.利用Deep网络融合步骤32中获得的稠密特征:h0＝ReLUW0fd+b0 34.将步骤33中融合结果经过两层的全连接层激活函数使用ReLU，得到稠密特征h，公式为： hl+1＝ReLUWlhl+bl6 4把原始WideDeep模型的Wide部分更改为Cross网络，在线性模型部分加入特征交叉层；具体包括： 把原始WideDeep模型的Wide部分更改为Cross网络，利用多个交叉层Crosslayer进行特征交叉得到离散特征的高阶表示x；若第l个交叉层的输出向量为xl，那么第l+1层的输出为 5连接步骤3中的Deep网络和步骤4中的Cross网络输出，将拼接向量输入到最后的单层感知机中，对最终的目标做拟合，输出用户j在兴趣点i签到的预测分数。

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