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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种基于深度学习的旅游路线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：CN115659020B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202211302285.5，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于深度学习的旅游路线推荐方法是由顾亦然;李晓芳;王雨;周永波;徐泽彬设计研发完成，并于2022-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的旅游路线推荐方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的旅游路线推荐方法，本发明提取景点标题、景点描述以及景点评论等文本的关键词，通过使用Word2Vec对景点文本以及用户评论进行向量化，再引入GRU双向神经网络模型，深度提取景点属性特征以及用户兴趣特征，结合因子分解机挖掘出景点进行推荐，再根据景点积极属性和消极属性计算用户收益，进一步筛选出最优的旅游景点，并基于用户收益使用Floyd算法计算出最优路线，提升了推荐旅游路线的准确度。

本发明授权一种基于深度学习的旅游路线推荐方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的旅游路线推荐方法，其特征在于，针对目标旅游网站上各景点相关的文本，执行如下步骤S1-步骤S6，完成对目标用户的针对性的景点推荐： 步骤S1：分别针对各景点相关的文本，基于TF-IDF算法，提取景点标题、景点描述文本、景点评论的关键词，并将所提取的关键词转化为词向量，作为景点对应的景点属性单词向量，即获得各景点分别对应的景点属性单词向量； 步骤S2：将目标用户在目标旅游网站上针对各景点所发表的所有评论合并，转化为词向量，作为用户兴趣单词向量； 步骤S3：基于GRU双向神经网络模型，以景点属性单词向量、用户兴趣单词向量为输入，分别对用户兴趣单词向量、以及各景点属性单词向量进行特征提取，输出用户兴趣特征向量、以及各景点属性特征向量； 步骤S4：将用户兴趣特征向量、以及各景点属性特征向量合并为实值特征矩阵，以实值特征矩阵为输入，通过因子分解机模型，输出各景点的预测评分，根据预测评分由高到低的顺序对各景点进行排序，获得第一次候选景点列表； 步骤S5：基于第一次候选景点列表，基于各景点的景点属性所对应预设积极属性和预设消极属性的划分，引入用户收益函数，根据各景点的积极属性和消极属性，计算各景点之间的收益值，按照收益值对各景点进行第二次排序，获得最优景点列表； 所述各景点的积极属性包括景点间的交通距离、景点季节热度系数、景点等级；各景点的消极属性包括景点间步行距离、交通灯数量、路段拥堵系数、最大车均延误时长； 步骤S5的具体方法如下： 各景点之间的收益值的计算如下式： 式中，表示当前景点与下一景点之间的收益值，表示第i个积极属性，表示第j个消极属性，l为积极属性的总数，m为消极属性的总数，表示当前景点与下一景点之间的距离，为调节系数； 其中，的计算如下式： 式中，R表示地球半径，、分别表示当前景点与下一景点之间的纬度差、经度差，表示当前景点的纬度，表示下一景点的纬度； 步骤S6：基于最优景点列表中各景点的排序，采用Floyd算法计算最优景点列表中各景点间的单元最短路径，以各景点间的单元最短路径形成最优旅游路线，并发送给目标用户。

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