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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种融合意图感知和情感分析的跨城市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：CN120524051B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202511021943.7，技术领域涉及：G06F16/9537；该发明授权一种融合意图感知和情感分析的跨城市兴趣点推荐方法是由周旭;周富谅设计研发完成，并于2025-07-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合意图感知和情感分析的跨城市兴趣点推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合意图感知和情感分析的跨城市兴趣点推荐方法，属于旅游推荐技术领域，其技术要点是：包括以下步骤：首先，使用门控图神经网络获取用户在源城市的偏好表示，并采用变分深度嵌入方法挖掘用户在目标城市的多样化出行意图。然后，结合用户意图感知和固有偏好，生成用户的迁移偏好表示。接着，考虑到用户偏好可能受到评论信息的影响，我们从用户评论中提取了POI各个特征的显性情感。采用高斯混合模型对POI中的用户评论进行建模，生成POI特征的情感向量。随后，通过图卷积网络得到POI的地理向量并与POI情感向量融合，构建POI的综合表示。计算用户漂移偏好表示与目标城市POI综合表示之间的相关性得分，具有实现目标城市的POI推荐的优点。

本发明授权一种融合意图感知和情感分析的跨城市兴趣点推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种融合意图感知和情感分析的跨城市兴趣点推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：数据处理，采集用户在源城市和目标城市的签到数据以及目标城市中兴趣点的经纬度值，经过数据预处理得到用户的签到元组C，在源城市留下签到，在目标城市留下签到； 步骤二：用户源城市偏好学习，依据用户在源城市中的签到记录，构建一个有向图，其中表示用户在源城市中访问过的一系列兴趣点节点，并且每一对相邻签到，其中； 步骤三：用户在目标城市的意图学习，收集用户的POI评论文档和签到记录，用户文档聚合了某个用户对目标城市中所有POI的评论，在评论文档中包含多个词语，采用TF-IDF加权方案调整词语的重要性，最终的文档嵌入通过计算这些词向量的加权平均值得到； 步骤四：跨城市兴趣点建模，为目标城市的兴趣点构建一个无向图，并为目标城市中的每个兴趣点配一个向量表示，其中表示目标城市中所有兴趣点的集合，为目标城市中的兴趣点数量，表示图中的边集，对于每条边； 使用GoogleNews预训练的Word2Vec模型获取评论中每个单词的嵌入表示，采用TF-IDF加权方案来调整词语的重要性，得到评论嵌入表示，其中是包含所有兴趣点评论的文本矩阵，表示评论的数量，表示评论嵌入的维度； 步骤五：跨城市推荐，将地理信息嵌入表示与情感信息嵌入表示，这两类信息进行拼接构建POI的综合表示，预测评分通过用户嵌入表示与兴趣点嵌入表示的点积交互获得，根据评分结果按降序排列，向用户推荐评分前top-k的兴趣点列表； 所述步骤三中文档嵌入的计算公式如下： ； 其中是出现在的频率，是总的评论数，是出现词的评论数量； 得到用户的评论嵌入表示为，随后取平均得到用户的综合评论表示： ； 基于用户在目标城市中对不同POI的签到频率，生成一个词袋向量，其中，表示用户对第个POI的访问频率，将这两类数据进行融合，用户行为表示的计算公式如下所示： ； 其中是权重矩阵和偏置，表示拼接操作。

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