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龙图腾网获悉福州大学申请的专利基于进化计算的旅游景区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：CN115599994B 。

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：202211215906.6，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于进化计算的旅游景区推荐方法是由郭昆;吴俊杰;林栩设计研发完成，并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于进化计算的旅游景区推荐方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于进化计算的旅游景区推荐方法，将每个解视作粒子位置，每个节点的位置值即社区标签。使用多目标粒子群优化算法同时最大化社区内部连接，最小化社区之间的连接；将标签的传播过程视为粒子位置的移动，每个粒子需要融合全局最优位置以及个体最优位置的信息来更新当前位置。粒子移动到新的位置后，若优于个体最优位置，则更新，否则不做任何操作；当所有的粒子位置趋于稳定时，停止粒子群优化。应用本技术方案能够有效地在复杂网络中对不同的景区进行聚类。

本发明授权基于进化计算的旅游景区推荐方法在权利要求书中公布了：1.基于进化计算的旅游景区推荐方法，其特征在于：提供一种系统，该系统包括输入模块、粒子编码与初始化模块、优化目标、粒子位置移动模块、迭代优化模块、增强矩阵模块、图自编码器模块、聚类反馈模块，交替优化模块、输出模块；该系统按照如下步骤对旅游景区进行聚类，并对同类的旅游景区进行推荐： 步骤S1：输入模块，输入系统所需要的数据，数据包括网络拓扑、粒子群规模np、粒子群优化最大迭代次数T1、图自编码器模块输出向量维度d、交替优化最大迭代次数T2；其中，将各个旅游景区之间的关系抽象为网络拓扑，即每一个网络节点表示一个景区，而两个景区之间被同一游客游览的次数作为两个节点之间边的权重； 步骤S2:粒子编码与初始化模块；粒子位置根据输入的网络拓扑进行编码，初始时刻每个节点的初始位置，为自身节点ID，并初始化全局存档为空； 所述步骤S2具体包括以下步骤： 步骤S21：借鉴标签传播的思想，将问题的解编码成以下形式： Bi＝[1,2,...,n]公式2 bpi∈[1,n]表示第i个景区节点所属的群体编号，n是景区的个数；若bpi＝bpj，则表示景区节点i和景区节点j属于同一个群体； 步骤S22：将每个景区所属群体解的编码初始化成以下形式： Bi＝[1,2,...,n]公式3 Bi表示各个每个景区在初始阶段仅与自身属于一个群体； 步骤S3:优化目标；一个高质量的社区结构社区内部连接紧密，社区之间连接稀疏，根据这一特征设计粒子适应度函数如下： 其中，|·|代表一个社区内节点的数量，k是网络中社区的数量；KKM表示社区内的紧密程度，而RC表示社区间的紧密程度；若两者越小，则划分出的社区就保持内部联系紧密，外部联系稀疏的特点； 步骤S4：粒子位置更新模块；融合全局最优位置和局部最优位置更新当前粒子位置； 步骤S5：迭代优化模块；所有粒子更新完毕后根据支配情况更新个体最优位置和全局最优位置，并将其加入全局存档，根据适应度保留存档中的优秀解； 步骤S6：增强矩阵模块；将全局存档中模块度最大的解输入，基于原邻接矩阵，为同社区内k步之内能够到达的节点构建边，以增强矩阵的社区信息； 步骤S7：图自编码器模块；以两层图卷积层为编码器，softmax为解码器，重构增强矩阵，编码器的输出即为节点的嵌入向量； 步骤S8：聚类反馈模块；节点嵌入向量使用K-means进行聚类，全局存档中的解代表具有显著社区结构的划分，对应着该网络最有可能的社区数量，因此，K-means中簇的个数从全局存档的解中社区数目的上下界均匀取值，以生成多样化的社区划分；将聚类后生成新的社区划分重新编码反馈回粒子群中； 步骤S9：交替优化模块；通过根据粒子群优化的结果构建增强矩阵；另一方面，对向量聚类，并反馈回粒子群再次进化，通过两个阶段的交替优化来提高算法解的质量； 步骤S10：输出模块；交替迭代一定次数后，最终粒子群输出的全局存档包含高质量的社区划分，同时也是最终算法的输出； 步骤S11：根据用户对曾经游览过的景区，在算法输出的社区划分中寻找其景区节点所在社区，并选择该社区中其他用户没有游览过的景区进行推荐； 使用图自编码器模块重构增强矩阵，所述步骤S7包括以下步骤： 步骤S71：编码器采用两层机制公式如下所示： 其中初始特征Z0＝Aeh，Aeh表示增强矩阵；第一层图卷积层GCN1将初始信息映射为嵌入矩阵Z1，第二层卷积层GCN2聚合了二阶邻域信息，将Z1映射为编码器的输出特征矩阵Z；其中是对增强矩阵加自环后归一化的输入矩阵，其计算方法如下所示： 步骤S72：采用softmax作为输出解码器，重构归一化的增强矩阵，损失函数如下所示：

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