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龙图腾网获悉东北大学申请的专利基于大语言模型驱动的多视角兴趣点补全方法及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：CN121278193B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511861811.5，技术领域涉及：G06F16/9537；该发明授权基于大语言模型驱动的多视角兴趣点补全方法及系统是由兰鹏翔;郭贵冰设计研发完成，并于2025-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大语言模型驱动的多视角兴趣点补全方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于大语言模型驱动的多视角兴趣点补全方法及系统，涉及兴趣点推荐技术领域。该方法包括：基于日访问密度对用户的访问轨迹序列进行初步过滤，得到宏观待补全访问轨迹集；再依据轨迹长度二次过滤，得到微观待补全访问轨迹集；基于微观轨迹补全策略，利用大语言模型对转换的叙事性文本进行推理，生成微观补全访问记录并补全；基于宏观意图补全策略，利用大语言模型对转换的叙事性文本进行推理，生成宏观补全访问记录并对已补全的进行补全，同时填入二次过滤移除的访问轨迹，得到补全后的访问轨迹集。本发明从微观和宏观角度捕捉用户的短期和长期偏好，旨在丰富用户主观签到数据从而缩小对用户行为的理解偏差。

本发明授权基于大语言模型驱动的多视角兴趣点补全方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于大语言模型驱动的多视角兴趣点补全方法，其特征在于，该方法包括如下过程： 获取若干个用户的访问数据并生成各用户的访问轨迹，进而构建各用户的访问轨迹序列； 对于任意用户，基于轨迹的日访问密度对用户的访问轨迹序列进行初步过滤，得到用户的宏观待补全访问轨迹集； 基于轨迹长度对用户的宏观待补全访问轨迹集进行二次过滤，得到用户的微观待补全访问轨迹集； 采用轨迹文本化转换方法将微观待补全访问轨迹集转换为叙事性文本描述集合，并基于微观轨迹补全策略，利用大语言模型对该叙事性文本描述集合进行推理，生成若干条微观补全访问记录； 利用所有生成的微观补全访问记录对微观待补全访问轨迹集进行补全，得到微观补全访问轨迹集； 采用轨迹文本化转换方法将宏观待补全访问轨迹集转换为叙事性文本描述集合，并基于宏观意图补全策略，利用大语言模型对该叙事性文本描述集合进行推理，生成若干条宏观补全访问记录； 利用所有生成的宏观补全访问记录对微观补全访问轨迹集进行补全，得到宏观补全访问轨迹集； 在宏观补全访问轨迹集中重新填入所述二次过滤中移除的访问轨迹，得到补全后的访问轨迹集。

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东北大学，其通讯地址为：110819 辽宁省沈阳市和平区文化路三号巷11号；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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