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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利兴趣点关系挖掘及模型训练方法、装置、设备和介质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：CN117056395B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202310864916.0，技术领域涉及：G06F16/2458；该发明授权兴趣点关系挖掘及模型训练方法、装置、设备和介质是由李双利;刘吉;周景博设计研发完成，并于2023-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本兴趣点关系挖掘及模型训练方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种兴趣点关系挖掘及模型训练方法、装置、设备和存储介质，涉及人工智能技术领域，具体为大数据、深度学习等技术领域。兴趣点关系挖掘模型的训练方法，所述兴趣点关系挖掘模型包括：目标表征提取网络和目标关系预测网络，所述方法包括：采用初始表征提取网络，对多个时段的POI关系图进行表征提取处理，以获得多个时段的POI表征；基于所述多个时段的POI表征，构建第一损失函数；基于所述第一损失函数，调整所述初始表征提取网络的模型参数，以获得所述目标表征提取网络；基于所述多个时段的POI关系图、所述目标表征提取网络和初始关系预测网络，获取所述目标关系预测网络。本公开可以提升兴趣点关系挖掘的准确度。

本发明授权兴趣点关系挖掘及模型训练方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种兴趣点关系挖掘模型的训练方法，所述兴趣点关系挖掘模型包括：目标表征提取网络和目标关系预测网络，所述方法包括： 采用初始表征提取网络，对多个时段的兴趣点POI关系图进行表征提取处理，以获得多个时段的POI表征； 基于所述多个时段的POI表征，构建第一损失函数； 基于所述第一损失函数，调整所述初始表征提取网络的模型参数，以获得所述目标表征提取网络； 基于所述多个时段的POI关系图、所述目标表征提取网络和初始关系预测网络，获取所述目标关系预测网络； 所述基于所述多个时段的POI表征，构建第一损失函数，包括： 针对所述多个时段中各个时段，基于所述各个时段的POI表征获取所述各个时段的网格表征； 基于第一时段的POI表征和第二时段的网格表征，构建全局损失函数； 针对所述多个时段中各个时段，基于所述各个时段的多个POI表征中两两POI表征，获取所述各个时段的两两POI之间的关系表征； 基于第一时段的所述关系表征和第二时段的所述关系表征，构建局部损失函数； 基于所述全局损失函数和所述局部损失函数，构建所述第一损失函数； 其中，所述第一时段和所述第二时段是所述多个时段中的任意两个相邻时段。

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