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龙图腾网获悉南开大学申请的专利一种面向用户意图的时空知识图谱构建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：CN115827898B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202211692521.9，技术领域涉及：G06N5/022；该发明授权一种面向用户意图的时空知识图谱构建方法是由张莹;张心怡;潘璇;蔡祥睿;袁晓洁设计研发完成，并于2022-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向用户意图的时空知识图谱构建方法在说明书摘要公布了：本发明属于数据挖掘技术领域，具体涉及基于位置服务的社交网络时空数据，特别是一种面向用户意图的时空知识图谱构建方法。该方法包括如下步骤：第1步、数据采集并对其进行预处理，进而构建能够直接输入模型的用户、地点、类别、时间槽和地理位置编码的ID；第2步、利用预处理后的数据建立访问序列向量，构建用户出行意图向量；第3步、构建时空知识图谱模型，生成对应的三元组u,rseq,rpur,v，用于记录用户u在移动行为rseq后，根据出行意图目的rpur，进行了位置地点v的访问；第4步、根据给定用户的历史访问序列和出行意图进行位置预测。

本发明授权一种面向用户意图的时空知识图谱构建方法在权利要求书中公布了：1.一种面向用户意图的时空知识图谱构建方法，其特征在于，该方法具体步骤如下： 第1步、数据采集并对其进行预处理，进而构建能够直接输入模型的用户、地点、类别、时间槽和地理位置编码的ID； 第2步、利用预处理后的数据建立访问序列向量，构建用户出行意图向量； 第3步、构建时空知识图谱模型，生成对应的三元组u,rseq,rpur,v，用于记录用户u在移动行为rseq后，根据出行意图目的rpur，进行了位置地点v的访问； 第4步、根据给定用户的历史访问序列和出行意图进行位置预测； 所述第3步具体步骤为， 第3.1步、构建时空知识图谱模型 基于翻译的知识图谱模型是将知识图谱中的实体和关系看成两个矩阵，实体矩阵结构为n×d，其中n表示实体数量，d表示每个实体向量的维度，矩阵中的每一行代表了一个实体的词向量；而关系矩阵结构为r×d，其中r代表关系数量，d表示每个关系向量的维度模型训练后模型的理想状态，从实体矩阵和关系矩阵中各自抽取一个向量，进行L2范数运算： ai可以表示任意一个向量； 知识图谱模型将三元组h,r,t嵌入到满足h+r≈t的过渡空间中，其中h、r、t表示头、关系和尾实体，在移动行为学习场景中，用户和位置均可以被视为“实体”，因此，用户u和位置v的关系被定义为： 其中r表示用户和地点的关系，即时空上下文和出行意图，为了避免过拟合和学习模型参数值过大的问题，添加约束的规范嵌入：有||u||2≤1，||v||2≤1和||r||2≤1； 根据上述代表用户移动行为的访问序列向量和出行目的的用户出行意图向量，可以生成对应的三元组u,rseq,rpur,v，用于记录用户u在移动行为rseq后，根据出行意图目的rpur，进行了位置地点v的访问； 第3.2步、用户签到行为和出行目的表示 为了捕捉两个关系的重要性，应用关系级注意力来计算权重的影响： 其中，MLPr·是两层神经网络，输入用户向量和关系向量的拼接，然后得到用户对该关系的重视程度；ri代表历史访问序列向量或用户出行意图向量； 第3.3步、用户位置预测学习目标 给定定义的分数函数fru,v，用户位置预测学习的目标为： 其中γ是边距，D和D’是三元组正负样本的集合，而u,u'和v,v'分别代表正负用户以及正负地点，负样本通过随机替换正样本中的用户或者地点得到。

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