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龙图腾网获悉北京电子工程总体研究所;北京理工大学申请的专利基于时空幂律注意力的下一兴趣点推荐系统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：CN115952355B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202211674562.5，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于时空幂律注意力的下一兴趣点推荐系统是由衡勇;周帆;郭峰;李启;汤润泽;礼欣设计研发完成，并于2022-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空幂律注意力的下一兴趣点推荐系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时空幂律注意力的下一兴趣点推荐系统，涉及推荐系统领域，本发明包括：短期偏好模块：利用循环神经网络，捕获用户签到序列的短期偏好ht；长期偏好模块，计算时间间隔幂律分布、地理距离幂律分布及时空幂律注意力，结合所述短期偏好ht计算用户的长期偏好下一兴趣点推荐模块：结合所述短期偏好ht、所述长期偏好及用户表示pu，通过神经网络预测下一兴趣点并推荐。有益效果是：所述系统利用各次签到之间的时间间隔和地理距离的幂律衰减性质提出时空幂律注意力建模用户的长期偏好，在建模中考虑非连续签到之间的时空关系，提高了下一兴趣点推荐的效果。

本发明授权基于时空幂律注意力的下一兴趣点推荐系统在权利要求书中公布了：1.一种基于时空幂律注意力的下一兴趣点推荐系统，其特征在于，包括： 短期偏好模块：利用循环神经网络，捕获用户签到序列的短期偏好； 长期偏好模块：计算时间间隔幂律分布、地理距离幂律分布及时空幂律注意力，结合所述短期偏好计算用户的长期偏好； 所述长期偏好模块，包括： 使用时间间隔的幂律分布作为第次和第次签到之间关于时间的相关程度，以建模时间因素对下一兴趣点推荐的影响： ; 其中，表示第i次和第t次签到兴趣点之间的时间间隔，和是幂律分布的参数； 利用距离的幂律衰减，根据地理距离来衡量第i次签到和第t次签到之间的权重： ; 其中，表示第i次和第t次签到兴趣点之间的地理距离，和是幂律分布的参数； 计算时空幂律注意力，利用时空幂律注意力决定历次签到状态对当前状态影响程度的大小，从而建模用户的长期偏好，根据所述和计算得到权重系数，并结合短期偏好计算长期偏好： ; ; 其中，表示第i次签到的隐状态，R代表实数域，d为嵌入式表示的维度大小，长期偏好表示为0~t次签到隐状态的加权，权重系数反映与的相关程度； 下一兴趣点推荐模块：结合所述短期偏好、所述长期偏好及用户表示，通过神经网络预测下一兴趣点并推荐； 还包括缓解数据稀疏模块：捕获所述用户签到序列中的短期偏好和长期偏好后，利用兴趣点多层次类别信息，设计基于兴趣点多层次类别预测的辅助任务，缓解数据稀疏问题； 所述神经网络模型训练时，设置模型的损失函数包含两部分，分别是主任务兴趣点预测的交叉熵损失以及所述辅助任务的多层次类别预测的交叉熵损失。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京电子工程总体研究所;北京理工大学，其通讯地址为：100854 北京市海淀区永定路50号85-1号楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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