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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种时空多尺度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：CN117056593B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202310936429.0，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种时空多尺度的兴趣点推荐方法是由温雯;邓峰颖;郝志峰;蔡瑞初;陈炳丰设计研发完成，并于2023-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种时空多尺度的兴趣点推荐方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据挖掘和推荐系统技术领域，具体涉及一种时空多尺度的兴趣点推荐方法；本发明将用户行为的学习转换成了潜在状态的学习，并以一种结合距离信息的方式引入空间信息，有效地捕捉了用户的移动特征，且时空多尺度的推荐方式增加了兴趣点推荐的多样性。

本发明授权一种时空多尺度的兴趣点推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种时空多尺度的兴趣点推荐方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：将用户各个时段的兴趣点签到序列进行预处理得到下一周期每个时段的潜在状态向量和距离偏置向量； 所述步骤S1，包括以下步骤： S1.1：获取用户发送的签到序列，对用户的签到序列编码成Multi-hot向量； S1.2：将用户当前周期每个时段的Multi-hot向量进行计算，得到下一周期每个时段的距离偏置向量； 所述步骤S1.2，包括以下步骤： 步骤S1.21：使用径向基函数核提前将每一对兴趣点之间的径向基函数值计算，得到兴趣点之间的径向基函数矩阵： KpoiA,poiB＝exp-γ||poiA-poiB||2 其中，poiA代表兴趣点A的经纬度，poiB代表兴趣点B的经纬度，γ代表兴趣点相关性水平的超参数，K代表径向基函数矩阵； 步骤S1.22：使用注意力机制计算出前一个周期中每个时段签到兴趣点的重要性得分； 步骤S1.23：通过径向基函数矩阵、重要性得分计算得到下一个周期每个时段的距离偏置向量： 其中，W4为POI嵌入矩阵，为用户在t-1周期第j个时段的签到的POI集合，为用户在t-1周期第j个时段的嵌入矩阵，wα为参数为距离偏置向量，为用户在t-1周期第j个时段的径向基函数矩阵； S1.3：将用户当前周期每个时段的Multi-hot向量进行计算，得到用户在当前周期每个时段的潜在状态向量； S1.4：将当前周期每个时段的潜在状态向量进行计算，得到当前周期每个时段的状态转移量； S1.5：将当前周期每个时段的潜在状态向量与对应的状态转移量相加，得到下一周期每个时段的潜在状态向量； S2：将下一周期每个时段的潜在状态向量和距离偏置向量一并输入到解码多层感知机中，生成下一周期每个时段符合用户偏好的兴趣点； 所述步骤S2，包括以下步骤： S2.1：将步骤S1.2中得到的下一周期每个时段的距离偏置向量和步骤S1.5中得到的下一个周期每个时段的潜在状态向量进行计算，得到下一周期每个时段的预测值； S2.2：对步骤S2.1得到的预测值的概率进行降序排序，生成下一周期每个时段兴趣点； S3：根据用户的时间范围和空间范围，对步骤S2中得到符合用户偏好的兴趣点进一步筛选，将筛选后的兴趣点返回至用户。

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